オープン・ディープ・リサーチ：ウェブ検索コンテンツに基づくAI研究の生成

はじめに

Open Deep Researchは、Google Geminiのディープリサーチ機能に代わるオープンソースのAI駆動型リサーチレポート生成ツールである。TypeScriptで開発され、Next.js 15フレームワークで構築されたこのプロジェクトは、Azure Bing検索APIとGoogle Geminiを統合している。 ジェミニ AIモデル。ウェブ検索結果から価値ある情報の抽出を自動化し、詳細な分析レポートを作成する。まず、Bing Search APIを使用して包括的な検索結果を取得し、次にJinaAIを使用して選択したウェブページのコンテンツを抽出・処理し、最後にAI技術を適用してカスタマイズされた調査レポートを生成します。このプロジェクトは、複数のエクスポート形式をサポートし、安定性を確保するためにリクエストレート制限を実装しており、フル機能のオープンソースリサーチアシスタントとなっています。

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機能一覧

• 時間フィルタリングによるウェブ検索をサポート
• ウェブコンテンツと重要情報のインテリジェントな抽出
• AIによる自動レポート作成
• マルチフォーマット書き出し対応（PDF、Word、テキスト）
• リクエストレート制限保護メカニズム内蔵
• マルチデバイスに対応したレスポンシブデザイン
• 検索結果の数と選択制限をカスタマイズ可能
• 安全な検索レベルの調整をサポート
• 柔軟な市場/地域設定オプション

ヘルプの使用

1.配備の準備

Open Deep Research の使用を開始する前に、以下の環境とリソースを準備する必要があります：

• Node.jsバージョン18以上
• パッケージマネージャ (npm、yarn、pnpm または bun)
• Azureサブスクリプション・キー（Bing検索用）
• Google Gemini Pro APIキー
• Upstash Redisアカウント（レート制限用）

2.インストール手順

1. コードリポジトリをクローンする：

git clone https://github.com/btahir/open-deep-research
cd open-deep-research

2. 依存関係をインストールします：

npmインストール

3. 環境変数を設定する：
   確立.env.localファイルに必要なAPIキーを入力する：

AZURE_SUB_KEY=あなたのAzureサブスクリプションキー
GEMINI_API_KEY=あなたのGemini APIキー
UPSTASH_REDIS_REST_URL=あなたのRedisのURL
UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN=あなたのRedis トークン

4. 開発サーバーを起動します：

npm run dev

3.システム構成

これを行うにはlib/config.tsファイルで以下の設定をカスタマイズする：

レート制限の設定：

rateLimits: {
enabled: true, // レート制限の有効化/無効化
search: 5, // 1分あたりの検索リクエスト数
contentFetch: 20, // 1分あたりのコンテンツ取得リクエスト数
reportGeneration: 5, // 1分あたりのレポート生成リクエスト数
}

検索設定：

search: {
resultsPerPage: 10, // ページあたりの結果数
maxSelectableResults: 3, // ユーザーが選択できる結果の最大数
safeSearch: 'Moderate', // セーフサーチ設定
market: 'en-US', // 検索市場/地域
}

4.使用プロセス

1. アプリケーションのホームページにアクセスする（ローカル開発環境の場合はhttp://localhost:3000）。
2. 調査したいトピックまたはキーワードを入力
3. システムはBing APIを通じて検索結果を取得します。
4. 分析する検索結果を選択（最大3つまで）
5. 選択されたページの内容が自動的に抽出されます。
6. AIが抽出されたコンテンツを処理し、調査レポートを作成する。
7. ご希望のエクスポート形式（PDF、Word、Text）を選択し、レポートをダウンロードします。

5.注意事項

• APIキーが正しく設定され、有効であることを確認する。
• APIの使用制限を認識し、クォータの超過を避ける。
• 本番環境では、レート制限を有効にすることを推奨します。
• 設定パラメータは必要に応じて調整可能
• APIキーの有効性を定期的にチェックする。