DeerFlow - ByteHopperによるオープンソースのディープリサーチフレームワーク

1.5K 00

DeerFlowとは？

DeerFlowはByteDanceによるオープンソースのディープリサーチフレームワークで、複雑なリサーチタスクを効率的に完了するために設計されています。このフレームワークは、複数の言語モデル（Qwenなど）とツール（検索エンジン、クローラー、Python実行環境など）を統合し、高品質な研究レポート、ポッドキャストスクリプト、プレゼンテーションを迅速に生成します。DeerFlowは、コーディネーター、プランナー、研究チーム、レポートジェネレーターを含むマルチエージェントシステムアーキテクチャをベースとしており、研究計画の自然言語修正とAI支援による装飾機能をサポートしています。DeerFlowは豊富な設定オプションとオープンソースコミュニティサポートを提供し、研究者、アナリスト、コンテンツ作成者、そして情報を効率的に整理・分析する必要のある個人を支援します。

DeerFlowの主な特徴

LLMインテグレーション多言語モデル（Qwenなど）をサポートし、OpenAI互換のインターフェースを提供し、タスク要件に応じて適切なモデルを動的に選択して、さまざまな複雑さの研究タスクに対応します。
MCPとのツール統合複数の検索エンジン、クローラー、Python実行環境の統合、プライベートドメインアクセスとナレッジグラフのサポート、情報への迅速なアクセスと処理のための研究機能の拡張。
ヒューマン・マシン・コラボレーション研究計画の自然言語による修正をサポートし、ユーザーは自然言語コマンドで研究の方向性や焦点を調整することができます。最終的なアウトプットを最適化するために、レポート後の編集やAIによるタッチアップ機能を提供。
コンテンツ制作ポッドキャストのスクリプトとオーディオの自動生成、カスタマイズ可能なPowerPointプレゼンテーションテンプレートの提供、記事、レポート、その他のコンテンツフォーマットの作成をサポートします。

DeerFlowの公式ウェブサイトアドレス

プロジェクトのウェブサイト::https://deerflow.tech/
GitHubリポジトリ::https://github.com/bytedance/deer-flow

DeerFlowの使い方

GitHubリポジトリへのアクセスソースコードとドキュメントはGitHubのリポジトリをご覧ください。
ドキュメントを見る: GitHubのリポジトリにあるREADME.mdファイルを読んでください。README.mdファイルには、プロジェクトの紹介、インストール手順、設定方法、基本的な使用例が書かれています。
依存関係のインストール以下のコマンドに基づいて依存関係をインストールする。

pip install -r requirements.txt

- ローカル環境で問題が発生した場合は、venvやcondaなどの仮想環境を使用して依存関係を分離してみてください。
設定環境README.mdの指示に従い、必要な環境変数や設定ファイルを設定する。
ランニング・プロジェクト: DeerFlowを実行するためのエントリースクリプトは通常README.mdに記述されています。例

python main.py

研究課題の定義ユーザーインターフェイスやコマンドラインからの入力に基づくリサーチタスク。
研究指令の実施DeerFlowは自動的に統合ツール（検索エンジン、クローラーなど）を呼び出し、調査チームが分析する情報を収集します。
レポートの表示と編集DeerFlow は検査が完了すると自動的に検査レポートを作成します。ユーザーインターフェイスまたはファイルシステムでレポートを表示し、必要に応じて編集やタッチアップを行うことができます。

DeerFlowの主な利点

マルチ・エージェント・システム・アーキテクチャコーディネーター、プランナー、研究チーム、報告書作成者といったマルチエージェントの役割は、効率的なタスク分解とコラボレーションを可能にし、研究計画の動的な調整をサポートします。
言語モデルの統合OpenAI互換インターフェースは複数の言語モデル（例えばQwen）をサポートしており、ユーザーはタスクの要求に応じて適切なモデルを動的に選択し、さまざまなシナリオにおける研究ニーズに応えることができる。
豊富なツールとの統合検索エンジン、クローラー、Python実行環境を統合し、プライベートドメインアクセスとナレッジグラフをサポートすることで、研究の幅と奥行きを広げる。
効率的なヒューマン・マシン・コラボレーションこのシステムは、レポート編集とAI支援によるタッチアップを提供し、利用への障壁を下げる。ユーザーは自然言語に基づいて研究計画を修正できる。
柔軟な構成と拡張性プラグイン設計に基づき、機能拡張や外部サービスへのアクセスをサポートし、ユーザーは必要に応じてリサーチツールやデータソースをカスタマイズすることができます。