OpenDeepResearcher: 완벽한 연구 보고서 작성을 위한 자동화된 심층 연구 도구

일반 소개

오픈딥리서처는 인공지능 기술을 통해 리서치 효율성을 향상시키기 위해 설계된 오픈소스 자동 심층 리서치 툴입니다. 이 프로젝트는 mshumer에 의해 개발되었으며 깃허브에서 호스팅됩니다. OpenDeepResearcher는 SERPAPI, Jina, OpenRouter를 비롯한 다양한 서비스와 기술을 활용하여 Google 검색, 웹 콘텐츠 추출 및 문맥 분석을 수행합니다. 핵심 기능은 시스템이 필요한 모든 정보를 수집했다고 확신할 때까지 반복적인 연구 루프를 통해 검색 쿼리를 지속적으로 최적화하는 것입니다. 또한 이 도구는 비동기 처리, 반복 필터링 및 LLM 기반 의사 결정을 지원하여 연구 프로세스가 효율적이고 포괄적으로 이루어지도록 보장합니다.

기능 목록

• 반복적 연구 주기시스템은 포괄적인 정보 수집을 위해 여러 번의 반복을 통해 검색 쿼리를 최적화합니다.
• 비동기 처리검색, 웹 페이지 추출, 평가 및 문맥 추출을 동시에 수행하여 속도를 높입니다.
• 반복 필터링동일한 링크의 중복 처리를 방지하기 위해 각 반복에서 링크를 집계하고 중복 제거합니다.
• LLM 주도적 의사 결정대규모 언어 모델을 사용하여 새로운 검색 쿼리 생성, 페이지 유용성 판단, 관련 문맥 추출, 최종 보고서 생성.
• 라디오 인터페이스: 사용하기 쉬운 기능적인 사용자 인터페이스를 제공하세요.

도움말 사용

설치 프로세스

1. 노트북 복제 또는 열기노트북 파일을 다운로드하거나 다음 주소에서 직접 Google Colab 열기.
2. 네스트 설치asyncio: 첫 번째 셀을 실행하여 네스트를 설정합니다.asyncio.
3. API 키 구성노트북의 플레이스홀더 값을 실제 API 키로 대체합니다. 오픈 라우터APIKEY, SERPAPIAPI키와 지나APIKEY.

사용 단계

1. 노트북 셀 실행: 모든 셀을 순차적으로 실행합니다. 노트북에 검색어/주제 및 최대 반복 횟수(선택 사항)를 입력하라는 메시지가 표시됩니다(기본값은 10회).
2. 초기 쿼리 및 검색 생성노트북은 LLM을 사용해 초기 검색 쿼리를 생성합니다.
3. 비동기 검색 및 추출고유 링크를 집계하고 각 링크를 병렬로 처리하여 페이지 유용성을 판단하고 관련 컨텍스트를 추출하는 SERPAPI 검색을 병렬로 수행합니다.
4. 반복적 최적화각 라운드가 끝나면 LLM은 집계 컨텍스트를 분석하여 추가 검색 쿼리가 필요한지 여부를 결정합니다.
5. 최종 보고서 생성LLM이 더 이상 추가 조사가 필요하지 않다고 표시하면(또는 반복 한도에 도달하면) 수집된 모든 컨텍스트를 기반으로 최종 보고서가 생성됩니다.
6. 최종 보고서 보기최종 합성 보고서가 출력으로 인쇄됩니다.

세부 운영 절차

• 입력 및 쿼리 생성사용자가 연구 주제를 입력하면 LLM이 최대 4개의 서로 다른 검색 쿼리를 생성합니다.
• 동시 검색 및 처리각 검색 쿼리는 동시에 SERPAPI로 전송됩니다.
• 무게 제거현재 반복에서 검색된 모든 링크를 집계하고 중복 제거합니다.
• 문맥 추출각 링크를 처리하여 페이지 유용성을 판단하고 관련 컨텍스트를 추출합니다.
• 반복적 최적화: 집계 컨텍스트를 분석하고 추가 검색 쿼리가 필요한지 여부를 결정합니다.
• 최종 보고서 생성모든 수집 컨텍스트를 기반으로 최종 통합 보고서를 생성합니다.