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

일반 소개

Research Rabbit은 네이티브 LLM(대규모 언어 모델) 기반의 웹 조사 및 요약 도우미입니다. 사용자가 연구 주제를 입력하면 Research Rabbit이 검색 쿼리를 생성하고 관련 웹 결과를 가져와서 그 결과를 요약합니다. 이 과정을 반복하여 지식의 공백을 메우고 궁극적으로 모든 소스를 포함하는 마크다운 요약본을 생성합니다. 이 도구는 전적으로 로컬에서 실행되므로 데이터 개인정보 보호와 보안이 보장됩니다.

기능 목록

• 검색 쿼리 생성사용자가 제공한 주제를 기반으로 검색 쿼리를 생성합니다.
• 웹 검색: 구성된 검색 엔진(예: Tavily)을 사용하여 관련 리소스를 찾습니다.
• 요약 결과로컬 LLM을 사용하여 웹 검색 결과를 요약합니다.
• 반성적 요약지식 격차를 파악하고 새로운 검색어를 생성합니다.
• 반복 업데이트검색과 요약을 반복적으로 수행하여 점차적으로 연구를 구체화합니다.
• 로컬 운영데이터 프라이버시를 보장하기 위해 모든 작업은 로컬에서 수행됩니다.
• 마크다운 요약모든 소스가 포함된 최종 마크다운 요약을 생성합니다.

도움말 사용

설치 프로세스

1. 로컬 LLM 가져오기예를 들어 Ollama에서 필요한 로컬 LLM을 가져옵니다.ollama pull llama3.2.
2. Tavily API 키 받기Tavily 등록 및 API 키 가져오기, 환경 변수 설정하기export 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: LangGraph 서버를 시작하고http://127.0.0.1:2024API 문서와 웹 UI를 확인하세요.

사용 프로세스

1. LLM 구성랭그래프 스튜디오 웹 UI에서 사용할 로컬 LLM의 이름을 설정합니다(기본값).llama3.2).
2. 연구 깊이 설정: 연구 반복의 깊이를 구성합니다(기본값 3).
3. 연구 주제 입력: 구성 탭에서 연구 주제를 입력하여 연구 도우미를 시작합니다.
4. 프로세스 보기어시스턴트가 검색 쿼리를 생성하고, 웹 검색을 수행하고, LLM을 사용하여 결과를 요약한 후 이 과정을 반복합니다.
5. 요약 보기: 조사가 완료되면 어시스턴트가 모든 소스가 포함된 마크다운 요약을 생성하며, 사용자는 이를 보고 편집할 수 있습니다.

주요 기능

• 검색 쿼리 생성: 연구 주제를 입력하면 어시스턴트가 자동으로 검색어를 생성합니다.
• 웹 검색: 어시스턴트가 구성된 검색 엔진을 사용하여 관련 리소스를 찾습니다.
• 요약 결과어시스턴트가 로컬 LLM을 사용하여 검색 결과를 요약하고 예비 보고서를 생성합니다.
• 반성적 요약어시스턴트는 요약에서 부족한 지식을 파악하고 새로운 검색어를 생성하여 연구를 계속합니다.
• 반복 업데이트어시스턴트는 검색과 요약을 반복적으로 수행하여 점차적으로 연구를 구체화합니다.
• 마크다운 요약 생성: 조사가 완료되면 어시스턴트가 모든 소스가 포함된 최종 마크다운 요약을 생성하며, 사용자는 이를 보고 편집할 수 있습니다.