Open Deep Research：生成基于网络搜索内容的AI研究报告

综合介绍

Open Deep Research是一个开源的AI驱动研究报告生成工具，作为Google Gemini深度研究功能的开源替代方案。该项目采用TypeScript开发，基于Next.js 15框架构建，集成了Azure Bing搜索API和Google Gemini AI模型。它能够自动化地从网络搜索结果中提取有价值的信息，并生成深度分析报告。系统通过三个核心步骤工作：首先使用Bing搜索API获取全面的搜索结果，然后利用JinaAI提取和处理选定网页的内容，最后运用AI技术生成定制化的研究报告。该项目支持多种导出格式，并实现了请求速率限制以确保稳定性，是一个功能完整的开源研究助手。

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功能列表

• 支持带时间过滤的网络搜索功能
• 智能提取网页内容和关键信息
• AI驱动的自动报告生成
• 多格式导出支持（PDF、Word、Text）
• 内置请求速率限制保护机制
• 响应式设计适配多种设备
• 可自定义搜索结果数量和选择限制
• 支持安全搜索级别调整
• 灵活的市场/地区设置选项

使用帮助

1. 部署准备

在开始使用Open Deep Research之前，您需要准备以下环境和资源：

• Node.js 18或更高版本
• 包管理器（npm、yarn、pnpm或bun）
• Azure订阅密钥（用于Bing搜索）
• Google Gemini Pro API密钥
• Upstash Redis账号（用于速率限制）

2. 安装步骤

1. 克隆代码仓库：

git clone https://github.com/btahir/open-deep-research
cd open-deep-research

2. 安装依赖：

npm install

3. 配置环境变量：
   创建.env.local文件并填入必要的API密钥：

AZURE_SUB_KEY=您的Azure订阅密钥
GEMINI_API_KEY=您的Gemini API密钥
UPSTASH_REDIS_REST_URL=您的Redis URL
UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN=您的Redis Token

4. 启动开发服务器：

npm run dev

3. 系统配置

您可以通过修改lib/config.ts文件来自定义以下设置：

速率限制设置：

rateLimits: {
enabled: true,         // 启用/禁用速率限制
search: 5,            // 每分钟搜索请求数
contentFetch: 20,     // 每分钟内容获取请求数
reportGeneration: 5,  // 每分钟报告生成请求数
}

搜索设置：

search: {
resultsPerPage: 10,           // 每页搜索结果数
maxSelectableResults: 3,      // 用户可选择的最大结果数
safeSearch: 'Moderate',       // 安全搜索设置
market: 'en-US',             // 搜索市场/地区
}

4. 使用流程

1. 访问应用主页（本地开发环境为http://localhost:3000）
2. 输入要研究的主题或关键词
3. 系统会通过Bing API获取搜索结果
4. 选择需要分析的搜索结果（最多3个）
5. 系统将自动提取选定页面的内容
6. AI将处理提取的内容并生成研究报告
7. 选择所需的导出格式（PDF、Word或Text）下载报告

5. 注意事项

• 确保API密钥配置正确且有效
• 注意API使用限制，避免超出配额
• 建议在生产环境中启用速率限制
• 可以根据需要调整配置参数
• 定期检查API密钥的有效性