딥 리서치 웹 UI: 다국어 딥 리서치를 지원하는 AI 비서

일반 소개

딥서치 웹 UI는 사용자가 모든 주제에 대해 심층적인 반복 연구를 수행할 수 있도록 설계된 AI 기술 기반의 오픈소스 연구 보조 도구입니다. 검색 엔진, 웹 크롤링, 대규모 언어 모델을 결합하여 직관적인 웹 인터페이스를 통해 효율적인 리서치 환경을 제공합니다. 사용자는 손쉽게 연구 주제를 입력하고, 상세한 분석 보고서에 액세스하고, 결과를 마크다운 또는 PDF 형식으로 내보낼 수 있습니다. 이 도구는 다국어 검색을 지원하며 연구 프로세스를 트리 구조로 시각화하여 사용자가 AI 탐색 경로를 명확하게 이해할 수 있도록 합니다. 또한 다양한 AI 모델과 호환되며, 개인 사용자와 개발자가 로컬 환경에서 빠르게 사용할 수 있도록 Docker 배포 옵션을 제공합니다.

https://github.com/dzhng/deep-research 의 웹 UI로, 몇 가지 개선 및 수정 사항이 포함되어 있습니다.

기능 목록

• 심층 연구 기능AI 기반 반복 검색을 통해 지정된 주제를 점진적으로 깊이 파고들어 종합적인 분석을 제공합니다.
• 트리 구조 시각화사용자가 AI의 추론과 정보 수집 경로를 추적할 수 있도록 연구 과정을 그래픽으로 표현한 것입니다.
• 다국어 검색 지원글로벌 연구 수요를 충족하기 위해 영어 및 기타 언어 검색을 지원합니다.
• 보고서 내보내기 기능생성된 리서치 보고서를 마크다운 또는 PDF 형식으로 내보내 쉽게 저장하고 공유할 수 있습니다.
• 모델 호환성일반 단서 단어 사용, 여러 AI 모델 공급업체 지원, 특정 고급 기능에 의존할 필요 없음.
• 네트워크 검색 통합내장된 Tavily 검색 서비스는 최신 웹 정보를 매월 1,000건 무료로 검색할 수 있는 서비스입니다.
• Docker 배포 지원기술 사용자가 환경을 사용자 지정할 수 있도록 명령 한 번으로 로컬에 배포합니다.
• 스트리밍 응답AI가 생성한 콘텐츠가 실시간으로 표시되어 사용자 상호 작용 경험을 향상시킵니다.

도움말 사용

설치 프로세스

딥서치 웹 UI는 도커 배포와 수동 설치를 모두 제공하며, 자세한 단계는 다음과 같습니다:

방법 1: Docker 배포(권장)

1. 환경 준비하기::
   • 컴퓨터에 Docker가 설치되어 있는지 확인합니다. 설치되어 있지 않은 경우 Docker 웹사이트에서 다운로드하여 설치합니다.
   • Docker가 제대로 실행 중인지 확인하려면 터미널에 다음과 같이 입력하세요.docker --version버전 번호가 표시되면 성공입니다.
2. 복제 프로젝트::
   • 터미널을 열고 다음 명령을 입력하여 리포지토리를 복제합니다:

     git clone https://github.com/AnotiaWang/deep-research-web-ui.git
     cd deep-research-web-ui
     

3. Docker 컨테이너 빌드 및 실행::
   • 프로젝트 디렉터리에서 다음 명령을 실행하여 이미지를 빌드합니다:

     docker build -t deep-research-web .
     

   • 빌드가 완료되면 컨테이너를 시작합니다:

     docker run -p 3000:3000 --name deep-research-web -d deep-research-web
     

   • -p 3000:3000는 컨테이너의 포트 3000이 로컬로 포트 3000에 매핑되어 있음을 나타냅니다.-d백그라운드에서 실행 중임을 나타냅니다.
4. 액세스 인터페이스::
   • 브라우저를 열고 다음을 입력합니다.http://localhost:3000딥서치 웹 UI의 인터페이스를 보려면 다음 링크를 클릭해 확인하실 수 있습니다.

방법 2: 수동 설치

1. Node.js 설치::
   • 시스템에 Node.js가 설치되어 있는지 확인합니다(권장 버전 16 이상). Node.js 공식 웹사이트에서 다운로드하여 설치할 수 있습니다.
   • 설치 확인: 터미널 입력node -v버전 번호가 표시되면 성공한 것입니다.
2. 종속성 복제 및 설치::
   • 리포지토리를 복제한 후 프로젝트 디렉토리로 이동합니다:

     git clone https://github.com/AnotiaWang/deep-research-web-ui.git
     cd deep-research-web-ui
     

   • 종속성을 설치합니다:

     npm install
     

3. 서비스 시작::
   • 웹 서비스를 시작하려면 다음 명령을 입력합니다:

     npm run dev
     

   • 성공적으로 실행되면 브라우저는 다음을 수행합니다.http://localhost:3000사용 가능.

API 키 구성

• Tavily API 키 받기::
  • Tavily 웹사이트를 방문하여 계정을 등록하고 API 키를 발급받은 후 매월 1,000건의 무료 검색을 이용할 수 있습니다.
  • 프로젝트 루트 디렉터리에서.env파일에 다음을 추가합니다:

    TAVILY_API_KEY=你的Tavily密钥
    

• AI 모델 구성::
  • DeepSeek R1 모델이 기본적으로 지원되며, 다른 모델(예: OpenAI)을 사용하려면 새 모델을.env예를 들어 API 키와 모델 이름을 추가로 구성할 수 있습니다:

    OPENAI_API_KEY=你的OpenAI密钥
    OPENAI_MODEL=gpt-4
    

  • 구성을 적용하려면 서비스를 저장하고 다시 시작하세요.

주요 기능

1. 심층 연구 수행

• 이동::
  1. 메인 인터페이스로 이동하여 입력 상자에 연구 주제를 입력합니다(예: '의료 분야의 인공 지능').
  2. '연구 시작' 버튼을 클릭하면 AI가 관련 콘텐츠를 반복적으로 검색하고 분석하기 시작합니다.
  3. 검색어와 방문한 페이지 링크가 포함된 조사 과정이 실시간으로 표시됩니다.
• 주요 기능::
  • 반복적 심화인공지능은 초기 결과를 바탕으로 더 구체적인 하위 문제를 생성하고 계속해서 더 깊이 파고듭니다. 예를 들어 '인공 지능'에서 '인공 지능 진단'으로 확장합니다.
  • 스트리밍 출력연구 결과는 전체 프로세스가 완료될 때까지 기다릴 필요가 없다는 것을 단계별로 보여줍니다.

2. 트리 시각화 보기

• 이동::
  1. 연구가 진행됨에 따라 인터페이스의 오른쪽에 트리 다이어그램이 표시되며, 노드는 AI의 각 탐색 단계를 나타냅니다.
  2. 노드를 클릭하면 해당 단계의 특정 검색 및 소스 페이지를 볼 수 있습니다.
• 주요 기능::
  • 시각적 추적트리 구조는 연구 경로를 명확하게 보여주며 사용자가 AI의 논리를 이해하는 데 도움이 됩니다.
  • 다국어 지원트리 다이어그램은 연구 과정을 영어 또는 다른 언어로 표현할 수 있도록 지원합니다.

3. 연구 내보내기

• 이동::
  1. 조사가 완료되면 '내보내기' 버튼을 클릭합니다.
  2. 형식(마크다운 또는 PDF)을 선택하면 시스템에서 자세한 분석과 소스 링크가 포함된 보고서를 생성합니다.
  3. 파일을 로컬에 다운로드하여 쉽게 후속 조치를 취하거나 공유할 수 있습니다.
• 주요 기능::
  • 다양한 형식마크다운은 기술적인 사용자가 편집하는 데 적합하고, PDF는 공식 문서를 공유할 때 적합합니다.
  • 추적 가능참조 링크가 보고서에 자동으로 포함되어 정보의 신뢰성을 보장합니다.

팁 및 유용한 정보

• 연구 테마 최적화구체적이고 잘 정의된 주제(예: "최근 양자 컴퓨팅의 발전")를 입력하면 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
• 검색 깊이 조정: 결과가 충분히 심층적이지 않은 경우 '상세 분석' 또는 '최신 데이터'와 같은 키워드를 입력에 추가할 수 있습니다.
• 다국어 전환검색 언어를 전환하려면 제목 앞에 언어를 지정하세요(예: "영어: AI 트렌드").
• API 할당량 확인Tavily의 무료 버전은 한 달에 1,000건의 검색이 가능하며, 이 수량이 모두 소진되면 다음 달 새로 고침을 기다리거나 유료 버전으로 업그레이드해야 합니다.

이러한 단계를 통해 사용자는 학술 연구, 업계 분석, 관심사 탐색 등 어떤 용도로든 이 도구를 사용해 효율적으로 딥서치 웹 UI를 빠르게 시작할 수 있습니다.