Open Deep Research: geração de pesquisa de IA com base em conteúdo de pesquisa na Web

Introdução geral

O Open Deep Research é uma ferramenta de geração de relatórios de pesquisa orientada por IA de código aberto que serve como uma alternativa de código aberto aos recursos de pesquisa profunda do Google Gemini. Desenvolvido em TypeScript e com base na estrutura Next.js 15, o projeto integra a API de pesquisa do Azure Bing e o Google Gêmeos Modelo de IA. Ele automatiza a extração de informações valiosas dos resultados de pesquisa na Web e gera relatórios de análise detalhados. O sistema funciona por meio de três etapas principais: primeiro, ele usa a API de pesquisa do Bing para obter resultados de pesquisa abrangentes, depois usa o JinaAI para extrair e processar o conteúdo das páginas da Web selecionadas e, por fim, aplica a tecnologia de IA para gerar relatórios de pesquisa personalizados. O projeto oferece suporte a vários formatos de exportação e implementa a limitação da taxa de solicitação para garantir a estabilidade, tornando-o um assistente de pesquisa de código aberto com todos os recursos.

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Lista de funções

• Oferece suporte à pesquisa na Web com filtragem de tempo
• Extração inteligente de conteúdo da Web e informações importantes
• Geração de relatórios automatizados orientados por IA
• Suporte à exportação em vários formatos (PDF, Word, texto)
• Mecanismo de proteção integrado de limitação da taxa de solicitação
• Design responsivo para vários dispositivos
• Número personalizável de resultados de pesquisa e limites de seleção
• Suporte para ajuste seguro do nível de pesquisa
• Opções flexíveis de configuração de mercado/região

Usando a Ajuda

1. preparação para a implantação

Antes de começar a usar o Open Deep Research, você precisa preparar o ambiente e os recursos a seguir:

• Node.js versão 18 ou superior
• Gerenciador de pacotes (npm, yarn, pnpm ou bun)
• Chave de assinatura do Azure (para pesquisa do Bing)
• Chave da API do Google Gemini Pro
• Conta Upstash Redis (para limitação de taxa)

2. etapas de instalação

1. Clonar o repositório de código:

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

2. Instale a dependência:

npm install

3. Configurar variáveis de ambiente:
   estabelecer.env.locale preencha as chaves de API necessárias:

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. Inicie o servidor de desenvolvimento:

npm run dev

3. configuração do sistema

Você pode fazer isso modificando olib/config.tspara personalizar as seguintes configurações:

Configuração do limite de taxa:

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
}

Configurações de pesquisa:

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. processo de uso

1. Visite a página inicial do aplicativo (http://localhost:3000 para o ambiente de desenvolvimento local)
2. Digite o tópico ou a palavra-chave a ser pesquisada
3. O sistema obterá os resultados da pesquisa por meio da API do Bing
4. Selecione os resultados da pesquisa a serem analisados (até 3)
5. O sistema extrairá automaticamente o conteúdo da página selecionada
6. A IA processará o conteúdo extraído e gerará um relatório de pesquisa
7. Selecione o formato de exportação desejado (PDF, Word ou Texto) para fazer o download do relatório

5 Cuidados

• Certifique-se de que a chave da API esteja configurada corretamente e seja válida
• Esteja ciente dos limites de uso da API e evite exceder as cotas
• Recomenda-se que a limitação de taxa seja ativada em ambientes de produção
• Os parâmetros de configuração podem ser ajustados conforme necessário
• Verificar periodicamente a validade da chave da API