Deep Research: помощник для глубоких исследований на основе искусственного интеллекта, предоставляющий эффективные инструменты для исследований и возможности создания отчетов.

Общее введение

Deep Research - это исследовательский помощник на базе ИИ, предназначенный для проведения итеративных глубоких исследований путем объединения поисковых систем, веб-ползания и больших языковых моделей. Проект был опубликован dzhng на GitHub с целью создания простого в использовании агента глубоких исследований, позволяющего проводить глубокие исследования по любой теме. Deep Research способен генерировать целевые поисковые запросы, основанные на исследовательских потребностях пользователя, обрабатывать полученные результаты и углубляться в них на основе полученных данных. Философия дизайна заключается в том, чтобы кодовая база не превышала 500 строк для простоты понимания и расширения.

Продуцированная версия глубокого исследования, специально разработанная для продаж/GTM: https://www.aomni.com/.

Список функций

• Итеративное исследование: Проводите глубокие исследования, создавая поисковые запросы, обрабатывая результаты и углубляясь.
• Интеллектуальная генерация запросов: Генерация целевых поисковых запросов с использованием больших языковых моделей.
• Контроль глубины и ширины: Настраиваемые параметры управляют широтой и глубиной исследования.
• Интеллектуальное сопровождение: Составьте вопросы для последующей работы, чтобы лучше понять потребности исследования.
• Сводный отчет: Создание подробных исследовательских отчетов в формате Markdown с указанием результатов и источников.

Использование помощи

Процесс установки

1. склад клонов::

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

2. Установка зависимостей::

   npm install

3. Настройка переменных среды: Основано на.env.exampleфайл, создайте и настройте.envДокументация.
4. Начальные услуги::

   npm start

Процесс использования

1. Введите запрос: Введите тему исследования и параметры в командной строке или в файле конфигурации.
2. Создание запросов: Система генерирует начальный поисковый запрос на основе входных данных.
3. результат: Система просматривает и обрабатывает результаты поиска для извлечения ключевой информации.
4. Итеративное исследование: Создавайте последующие запросы на основе предварительных результатов, чтобы продолжить углубленное исследование.
5. Создание отчетов: По завершении исследования система генерирует подробный отчет в формате Markdown.

Детальное управление функциями

1. итеративные углубленные исследования

dzhng/deep-research предоставляет мощную итеративную функциональность глубокого исследования, которая позволяет пользователям настраивать параметры поисковых систем и краулеров через файлы конфигурации для проведения глубоких исследований по определенным темам. Агент автоматически оптимизирует направление исследования, чтобы постоянно добывать больше ценной информации.

2. Исследования по самооптимизации

Во время выполнения исследования агент постоянно корректирует стратегию поиска и оптимизирует направление исследования на основе собранной информации. Пользователи могут настроить стратегию оптимизации через файл конфигурации, чтобы добиться более точного исследования.

3. реализация с открытым исходным кодом

Проект полностью с открытым исходным кодом, и пользователи могут свободно скачивать, изменять и внедрять его. Нет необходимости платить высокую плату, вы можете наслаждаться мощной функцией помощника исследователя.

4. настраиваемость

Пользователи могут настраивать поведение агента по своему усмотрению, включая выбор поисковой системы, настройку количества результатов и т. д. Изменяя конфигурационный файл, пользователи могут реализовать индивидуальные исследовательские потребности.

общие проблемы

• Как настроить поисковую систему? В файле конфигурации пользователи могут выбрать различные поисковые системы, такие как Google, Bing и т. д. Настраивая параметры поисковой системы, можно добиться различных результатов поиска.
• Как мы можем оптимизировать наши исследования? Агент автоматически корректирует направление исследования на основе собранной информации, а пользователь может настроить стратегию оптимизации с помощью файла конфигурации для достижения более точного исследования.