DeerFlow - фреймворк для глубоких исследований с открытым исходным кодом от ByteHopper

Что такое DeerFlow?

DeerFlow - это фреймворк глубоких исследований с открытым исходным кодом от ByteDance, предназначенный для эффективного выполнения сложных исследовательских задач. Фреймворк объединяет множество языковых моделей (таких как Qwen) и инструментов (таких как поисковые системы, краулеры, среды выполнения Python) для быстрого создания высококачественных исследовательских отчетов, сценариев подкастов и презентаций. DeerFlow основан на архитектуре многоагентной системы, включающей координаторов, планировщиков, исследовательские команды и генераторы отчетов, поддерживающей модификацию плана исследования на естественном языке и функции приукрашивания с помощью ИИ. DeerFlow предлагает богатые возможности настройки и поддержку сообщества с открытым исходным кодом для исследователей, аналитиков, создателей контента и частных лиц, которым необходимо эффективно организовывать и анализировать информацию.

Основные характеристики DeerFlow

• Интеграция LLMОн поддерживает многоязычные модели (например, Qwen), предоставляет OpenAI-совместимые интерфейсы и поддерживает динамический выбор подходящих моделей в соответствии с требованиями задачи для решения исследовательских задач различной сложности.
• Интеграция инструментов с MCP: Интеграция нескольких поисковых систем, краулеров и сред выполнения Python, поддержка доступа к частным доменам и графам знаний, а также расширение исследовательских возможностей для быстрого доступа к информации и ее обработки.
• человеко-машинное сотрудничество: Поддерживает модификацию планов исследований на естественном языке, когда пользователи корректируют направление и фокус своих исследований с помощью команд на естественном языке. Функции редактирования и доработки с помощью ИИ помогают пользователям оптимизировать конечный результат.
• создание контента: Автоматически генерирует сценарии подкастов и аудио, предоставляет настраиваемые шаблоны презентаций PowerPoint, а также поддерживает создание статей, отчетов и других форматов контента.

Адрес официального сайта DeerFlow

• Веб-сайт проекта::https://deerflow.tech/
• Репозиторий GitHub::https://github.com/bytedance/deer-flow

Как использовать DeerFlow

• Доступ к репозиториям GitHub: Посетите репозиторий GitHub для получения исходного кода и документации.
• Посмотреть документ: В репозитории GitHub прочитайте файл README.md, который содержит введение в проект, инструкции по установке, способы настройки и основные примеры использования.
• Установка зависимостей: Установите зависимость, выполнив следующую команду.

pip install -r requirements.txt

• • Если вы столкнулись с проблемами в локальной среде, попробуйте изолировать зависимости с помощью виртуальной среды, например venv или conda.
• Конфигурационная среда: Настройте необходимые переменные окружения или конфигурационные файлы в соответствии с инструкциями в README.md.
• Текущие проекты: Входной сценарий для запуска DeerFlow обычно описан в файле README.md. Пример:

python main.py

• Определение задачи исследования: Исследовательские задачи на основе данных пользовательского интерфейса или командной строки.
• Реализация исследовательского мандатаDeerFlow автоматически вызывает интегрированные инструменты (например, поисковые системы, краулеры и т. д.) для сбора информации, которая анализируется исследовательской группой.
• Просмотр и редактирование отчетовDeerFlow автоматически генерирует отчет об исследовании по его завершении. Просмотрите отчет в пользовательском интерфейсе или в файловой системе, отредактируйте его или внесите необходимые изменения.

Основные преимущества DeerFlow

• Архитектура мультиагентной системы: jiyu Мультиагентные роли, такие как координатор, планировщик, исследовательская группа и генератор отчетов, обеспечивают эффективную декомпозицию задач и сотрудничество, а также поддерживают динамическую корректировку планов исследований.
• Интеграция языковых моделейИнтерфейс, совместимый с OpenAI, поддерживает несколько языковых моделей (например, Qwen), так что пользователи могут динамически выбирать подходящую модель в зависимости от требований задачи и удовлетворять исследовательские потребности в различных сценариях.
• Широкая интеграция инструментов: Интеграция поисковых систем, краулеров и сред выполнения Python для поддержки доступа к частным доменам и графам знаний, что расширяет широту и глубину исследований.
• Эффективное взаимодействие человека и машиныСистема обеспечивает редактирование отчетов и внесение изменений с помощью искусственного интеллекта, что снижает барьер для использования: пользователи могут изменять план исследования на основе естественного языка.
• Гибкая конфигурация и расширение: Основанное на подключаемом дизайне, оно поддерживает расширение функций и доступ к внешним сервисам, а пользователи могут настраивать инструменты исследования и источники данных в соответствии со своими потребностями.

Для кого предназначен DeerFlow

• научный сотрудник: Оперативный сбор литературы и систематизация данных для составления исследовательских отчетов, помогающих в проведении академических исследований и предметного анализа.
• аналитик рынка: Используется для сбора данных о динамике развития отрасли, анализа тенденций рынка и быстрого создания отчетов о маркетинговых исследованиях.
• создатель контента: Поддержка создания сценариев подкастов, статей и презентаций, предоставляя создателям эффективный инструмент для производства контента.
• Лица, принимающие корпоративные решения: Обеспечение информационной поддержки для принятия корпоративных решений на основе сбора отраслевых данных и подготовки отчетов об оценке проектов.
• педагог: Помочь учителям в разработке уроков, организации учебных материалов и повышении эффективности преподавания.