II-연구자: 복잡한 질문에 답하기 위한 심층 검색 및 단계적 추론

일반 소개

II-Researcher는 Intelligent-Internet 팀이 개발하고 GitHub에서 호스팅하는 오픈 소스 AI 연구 도구로, 심층 검색과 복잡한 추론을 위해 설계되었으며 지능형 웹 검색과 다단계 분석을 통해 복잡한 질문에 답할 수 있습니다. 2025년 3월 27일에 출시된 이 프로젝트는 여러 검색 및 크롤링 도구(예: Tavily, SerpAPI, Firecrawl)를 지원하며, 다양한 AI 모델을 호출하기 위해 LiteLLM을 통합합니다. 사용자는 무료로 코드를 받아 직접 배포하거나 수정할 수 있어 효율적인 정보 처리가 필요한 연구원, 개발자 및 기타 사람들에게 적합합니다. 핵심은 오픈 소스, 구성 가능, 비동기식 작동으로 투명한 연구 지원을 제공합니다.

 

기능 목록

• 지능형 웹 검색: 다음을 통해 Tavily 및 SerpAPI를 통해 정확한 정보를 확인할 수 있습니다.
• 웹 페이지 크롤링 및 추출: 콘텐츠를 추출하기 위해 Firecrawl, 브라우저, BS4 및 기타 도구를 지원합니다.
• 다단계 추론: 문제를 세분화하고 답을 찾기 위해 단계별로 추론하는 능력입니다.
• 구성 가능한 모델: 다양한 작업에 맞게 LLM을 조정할 수 있도록 지원합니다(예: GPT-4o, DeepSeek).
• 비동기 작업: 검색 및 처리의 효율성을 개선합니다.
• 자세한 답변 생성: 참고 자료가 포함된 종합적인 보고서를 제공합니다.
• 사용자 지정 파이프라인: 사용자가 검색 및 추론 프로세스를 조정할 수 있습니다.

 

도움말 사용

설치 프로세스

II-Researcher를 사용하려면 환경을 설치하고 구성해야 합니다. 구체적인 단계는 다음과 같습니다:

1. 코드 베이스 복제
   터미널에 다음 명령을 입력하여 코드를 다운로드합니다:

git clone https://github.com/Intelligent-Internet/ii-researcher.git
cd ii-researcher

2. 종속성 설치
   이 프로젝트에는 Python 3.7 이상이 필요합니다. 다음 명령을 실행하여 종속 요소를 설치합니다:

pip install -e .

3. 환경 변수 설정
   필요한 API 키와 매개변수를 구성합니다. 예시:

export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"
export TAVILY_API_KEY="your-tavily-api-key"
export SEARCH_PROVIDER="tavily"
export SCRAPER_PROVIDER="firecrawl"

선택적 구성(압축 또는 추론용):

export USE_LLM_COMPRESSOR="TRUE"
export FAST_LLM="gemini-lite"
export STRATEGIC_LLM="gpt-4o"
export R_TEMPERATURE="0.2"

4. LiteLLM 로컬 모델 서버 실행하기
   LiteLLM을 설치합니다:

pip install litellm

구성 파일 만들기 litellm_config.yaml::

model_list:
- model_name: gpt-4o
litellm_params:
model: gpt-4o
api_key: ${OPENAI_API_KEY}
- model_name: r1
litellm_params:
model: deepseek-reasoner
api_key: ${OPENAI_API_KEY}
litellm_settings:
drop_params: true

서버를 시작합니다:

litellm --config litellm_config.yaml

기본값은 http://localhost:4000.

5. Docker 배포(선택 사항)
   환경 변수를 구성한 후 실행합니다:

docker compose up --build -d

서비스 주소:

• 프론트엔드:http://localhost:3000
• 백엔드 API:http://localhost:8000
• LiteLLM:http://localhost:4000

주요 기능

지능형 심층 검색

• 절차::

1. 명령줄에서 실행합니다:

python cli.py --question "AI如何改善教育质量？"

2. 시스템은 Tavily 또는 SerpAPI를 호출하여 검색하고 결과를 반환합니다.

• 기능 설명복잡한 문제에 적합한 다중 소스 검색을 지원합니다.

다단계 추론

• 절차::

1. 추론 모델을 사용합니다:

python cli.py --question "AI在教育中的优缺点" --use-reasoning --stream

2. 시스템은 단계별로 분석하여 결론을 도출합니다.

• 기능 설명논리적 추론이 필요한 작업을 처리할 수 있습니다.

웹 크롤러

• 절차::

1. 구성 SCRAPER_PROVIDER="firecrawl" 와 API 키를 입력합니다.
2. 검색 작업을 실행하여 웹 콘텐츠를 자동으로 크롤링합니다.

• 기능 설명종합적인 콘텐츠를 보장하기 위해 여러 크롤링 도구를 지원합니다.

웹 인터페이스 사용

• 절차::

1. 백엔드 API를 시작합니다:

python api.py

2. 로 이동 frontend 폴더에 프런트엔드를 설치하고 실행합니다:

npm install
npm run dev

3. 인터뷰 http://localhost:3000입력 문제.

• 기능 설명보다 직관적인 조작을 위한 그래픽 인터페이스를 제공합니다.

주의

• API에 액세스하려면 안정적인 네트워크 연결이 필요합니다.
• 하드웨어 요구 사항: 기본 기능의 경우 8GB RAM, 대규모 모델 추론의 경우 16GB 이상 및 GPU 권장.
• 로그 확인: 로그를 확인하려면 docker compose logs -f 실행 상태를 확인합니다.
• 시간 제한 구성: 기본 검색 시간 제한 300초, 조정 가능 SEARCH_PROCESS_TIMEOUT.

이러한 단계를 통해 사용자는 검색에서 추론에 이르는 전체 프로세스에 II-Researcher를 쉽게 배포하고 사용할 수 있습니다.

 

애플리케이션 시나리오

1. 학술 연구
   연구자는 이를 사용하여 문헌을 검색하고, 데이터를 분석하고, 보고서를 생성할 수 있습니다.
2. 기술 개발
   개발자는 프레임워크를 기반으로 맞춤형 검색 도구를 개발할 수 있습니다.
3. 교육 보조 자료
   학생들은 이를 사용하여 정보를 정리하고 질문에 답할 수 있습니다.
4. 시장 분석
   기업은 이를 통해 업계 정보를 수집하고 트렌드 분석을 생성할 수 있습니다.

 

QA

1. II-Researcher는 무료인가요?
   예, 오픈 소스 프로젝트이며 코드가 사용자에게 무료로 제공됩니다.
2. 프로그래밍 기초가 필요하신가요?
   파이썬 연산에 대한 기본 지식이 필요하지만, 초보자도 쉽게 시작할 수 있도록 문서가 상세하게 설명되어 있습니다.
3. 중국어를 지원하나요?
   지원, 중국어 작업을 처리하는 데 적합한 모델 및 검색 도구를 구성하세요.
4. 최소 하드웨어 요구 사항은 무엇인가요?
   기본 기능을 실행하기 위한 8GB RAM, 대용량 작업에는 16GB 이상 및 GPU를 권장합니다.