Shandu: 複数のラウンドで情報を収集・分析するためのAIリサーチ自動化ツール

はじめに

ShanduはGitHubでホストされているオープンソースのAIベースの研究システムで、開発者のjolovicdevによって作成された。LangChainと ラングラフ テクノロジーは、自動化された包括的かつ効率的な被験者調査機能をユーザーに提供するよう設計されている。従来の単一検索ツールとは異なり、Shanduは再帰的探索と並列処理によって情報を深く掘り下げることができ、コマンドライン（CLI）とPythonインターフェースによる操作をサポートしています。学術研究であれ、技術発見であれ、市場分析であれ、Shanduは複雑なデータを素早く整理するために使用することができ、多様なソースへの倫理的なアクセスを保証するためにウェブクローリング機能を内蔵している。このプロジェクトは、OpenAI DeepResearchの代替となるもので、開発者や研究者のために軽量で、無料で使用でき、ローカルで運営されることに重点を置いている。

機能一覧

• オートメーション徹底研究ユーザーが入力したクエリに基づいて、システムは自動的にマルチレベルの情報マイニングを行い、包括的な調査レポートを作成します。
• 再帰的探索隠された相関情報を探し出すために、検索と分析を繰り返すことによって、研究を段階的に拡張していく。
• 並列処理複数のソースから同時にデータを取得するマルチスレッドオペレーションをサポートし、効率を向上。
• ウェブクローラーページの内容を抽出し、動的にレンダリングされるJavaScriptを多用したウェブサイトをサポートするクローラーを内蔵しています。
• マルチエンジン検索Google、DuckDuckGo、その他の検索エンジンを統合し、多様な検索結果を得ることができます。
• AIを活用した検索簡単な質問に素早く答えるための軽量なAI検索機能（aisearch）を提供。
• レポート作成研究成果をMarkdown形式のファイルに整理し、読みやすく、共有しやすくする。
• フレキシブルな構成検索結果の深さ、広さ、件数を様々なニーズに合わせて調整することができます。

ヘルプの使用

設置プロセス

ShanduはPythonベースのオープンソースプロジェクトで、使用するにはローカル環境にインストールして設定する必要がある。詳しいインストール手順は以下の通り：

1. 環境準備
   • デバイスにPython 3.8以上がインストールされていることを確認してください。これはコマンド python --バージョン バージョンを確認する。
   • GitHubからプロジェクト・コードをクローンするためのGitツールをインストールする。Windowsユーザーの場合はGitウェブサイトからダウンロードし、Linux/Macユーザーの場合はパッケージ・マネージャー経由でインストールする。 sudo apt install git).
2. クローンプロジェクト
   • ターミナル（Windowsの場合はCMDまたはPowerShell、Mac/Linuxの場合はターミナル）を開く。
   • 以下のコマンドを入力して、Shanduリポジトリをクローンする：

     git clone https://github.com/jolovicdev/shandu.git
     

   • プロジェクト・カタログにアクセスする：

     CDシャンデュ
     

3. 依存関係のインストール
   • プロジェクトに必要なPythonライブラリをインストールするにはpipを使用します：

     pip install -e .
     

   • 依存関係の問題が発生した場合は、pip のアップグレード (pip install --upgrade pip)または仮想環境を使用する：

     python -m venv venv
     ソース venv/bin/activate # Linux/Mac
     venv/bin/activate # Windows
     pip install -e .
     

4. APIの設定
   • Shanduは、外部サービス（検索エンジンなど）を呼び出すためにAPIキーを設定する必要がある。以下のコマンドを実行して、コンフィギュレーション・モードに入る：

     山都構成
     

   • プロンプトが表示されたら、APIキー（例：Google API、DuckDuckGo API）を入力します。開発者はネビウス・スタジオテスト用の無料キーを入手する。
5. インストールの確認
   • 輸入 shandu --helpコマンドヘルプメッセージが返された場合、インストールは成功した。

機能 操作の流れ

1.綿密な調査を行う（調査指令）

これは、複雑なトピックの調査を自動化するためのシャンデュの中核機能である。

• 手続き::
  1. ターミナルでリサーチ・コマンドを入力する：

     shandu research "Trends in Cloud Computing" -深さ2 -幅4 --出力report.md
     

     • --深さ2: 調査の深さを2段階に設定する（2回の再帰的探索）。
     • ---幅41回の探査で4つの関連トピックを展開する。
     • --出力 report.md結果をMarkdownファイルとして保存します。
  2. システムは自動的に検索と分析を開始するが、このプロセスには数分かかることがある（ネットワークや対象の複雑さによって異なる）。
     3.終了したらレポート.mdトピックの概要、主な調査結果、参考文献のリンクを含む調査報告書をご覧ください。
• 使用シナリオ: "AI in Healthcare "のような包括的な情報を必要とする学術研究や技術研究に適しています。

2.クイックAI検索（aisearchコマンド）

簡単な質問に答えたり、即座に回答を得るために使用します。

• 手続き::
  1. 例えば、クイック検索コマンドを入力する：

     shandu aisearch "アメリカの現大統領は？" -詳細
     

     • --詳細短い回答ではなく、詳細な回答を返すこと。
  2. システムはAIモデルを呼び出し、"2025年3月3日現在、アメリカ大統領はドナルド・トランプで、2025年1月20日に2期目が始まる "といった結果を返す。
• 使用シナリオ歴史的な出来事や人物の情報など、事実に素早くアクセスするのに適しています。

3.ウェブページのスクレイピング（scrapeコマンド）

特定のウェブページからコンテンツを抽出するために使用します。

• 手続き::
  1. キャプチャコマンドを入力する：

     shandu scrape "https://example.com" --dynamic
     

     • --ダイナミックJavaScriptを使用したウェブサイトのダイナミックレンダリングを可能にします。
  2. システムは抽出されたテキストコンテンツを返し、パイプを通してファイルに保存することができる：

     shandu scrape "https://example.com" --dynamic > output.txt
     

• 使用シナリオニュースページ、テクニカルブログ、製品公式サイトのコンテンツを分析する。

4.検索エンジンの設定

ユーザーは、検索結果を最適化するために検索ソースをカスタマイズすることができます。

• 手続き::
  1. 検索エンジンを指定するコマンドを入力する：

     shandu search "artificial intelligence ethics" --engines "google,duckduckgo" --max-results 15
     

     • --エンジンGoogleとDuckDuckGoの検索を指定します。
     • --最大結果 15返される結果の数を15に制限する。
  2. 返された検索結果のリストを表示し、その後の詳細な調査に使用できます。
• 使用シナリオ多様な情報源へのアクセスと単一エンジン偏重の回避。

ほら

• ネットワーク要件シャンドゥは、実行時に安定したネットワークを確保するためにインターネット接続に依存しています。
• 倫理的コンプライアンスIPブロックにつながる頻繁なリクエストを避けるため、ウェブページをクロールする際は、対象サイトのrobots.txtルールを遵守すること。
• パフォーマンス最適化複雑な研究は、より多くのメモリを消費する可能性があり、より高い構成（例えば、8GB以上のRAM）のデバイス上で実行することをお勧めします。
• デバッグの問題エラーが発生した場合は、ログを見ることができます。shandu.log) またはGitHubでIssueを送信してください。