Research Rabbit: 기본 LLM을 사용한 웹 조사 및 보고서 작성, 사용자가 지정한 주제로 자동 드릴다운하고 요약을 생성합니다.

일반 소개

Research Rabbit 是一个基于本地LLM（大语言模型）的网页研究和总结助手。用户提供研究主题后，Research Rabbit 会生成搜索查询，获取相关网页结果，并总结这些结果。它会反复进行这一过程，填补知识空白，最终生成包含所有来源的Markdown总结。该工具完全在本地运行，确保数据隐私和安全。

기능 목록

• 生成搜索查询：根据用户提供的主题生成搜索查询。
• 웹 검색：使用配置的搜索引擎（如Tavily）查找相关资源。
• 요약 결과：使用本地LLM总结网页搜索结果。
• 反思总结：识别知识空白并生成新的搜索查询。
• 迭代更新：反复进行搜索和总结，逐步完善研究内容。
• 로컬 운영：所有操作均在本地进行，确保数据隐私。
• Markdown总结：生成包含所有来源的最终Markdown总结。

도움말 사용

설치 프로세스

1. 拉取本地LLM：从Ollama拉取所需的本地LLM，例如ollama pull llama3.2.
2. 获取Tavily API密钥：注册Tavily并获取API密钥，设置环境变量export TAVILY_API_KEY=<your_tavily_api_key>.
3. 클론 창고: 실행git clone https://github.com/langchain-ai/research-rabbit.git복제 창고.
4. 종속성 설치프로젝트 디렉토리로 이동하여uvx --refresh --from "langgraph-cli[inmem]" --with-editable . --python 3.11 langgraph dev종속성을 설치합니다.
5. 시작 도우미：启动LangGraph服务器，访问http://127.0.0.1:2024查看API文档和Web UI。

사용 프로세스

1. 配置LLM：在LangGraph Studio Web UI中设置要使用的本地LLM名称（默认llama3.2).
2. 设置研究深度：配置研究迭代的深度（默认3次）。
3. 연구 주제 입력：在配置标签中输入研究主题，启动研究助手。
4. 查看过程：助手会生成搜索查询，进行网页搜索，使用LLM总结结果，并反复进行这一过程。
5. 获取总结：研究完成后，助手会生成包含所有来源的Markdown总结，用户可以查看和编辑。

주요 기능

• 生成搜索查询：输入研究主题后，助手会自动生成搜索查询。
• 웹 검색：助手使用配置的搜索引擎查找相关资源。
• 요약 결과：助手使用本地LLM对搜索结果进行总结，生成初步报告。
• 反思总结：助手会识别总结中的知识空白，生成新的搜索查询，继续研究。
• 迭代更新：助手会反复进行搜索和总结，逐步完善研究内容。
• 生成Markdown总结：研究完成后，助手会生成包含所有来源的最终Markdown总结，用户可以查看和编辑。