今年年初，OpenAI 上線 Deep Research，開啟了智能體又一新階段，其能根據(jù)用戶需求自主進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)信息檢索、整合多源信息、深度分析數(shù)據(jù)，并最終為用戶提供全面深入的解答。

此后，Grok 3 及 Perplexity 等，它們都推出了類似的 Deep Research 服務(wù)。

其實(shí)，大家在驚嘆 Deep Research 能力的同時(shí)，也會(huì)擔(dān)心數(shù)據(jù)隱私等安全問題。

現(xiàn)在，可以本地運(yùn)行的 Deep Research 來了！

我們可以將其看作一個(gè)強(qiáng)大的 AI 研究助手，它使用多個(gè) LLM 和網(wǎng)絡(luò)搜索進(jìn)行深入的、迭代的分析。該系統(tǒng)可以本地運(yùn)行，從而保護(hù)用戶隱私，你也可以使用基于云的 LLM 以增強(qiáng)其功能。

目前項(xiàng)目已經(jīng)收獲 1.4k star 量。

項(xiàng)目地址：https://github.com/LearningCircuit/local-deep-research

該項(xiàng)目具有以下特點(diǎn)：

先進(jìn)的研究功能：

• 能夠自動(dòng)進(jìn)行深度研究，并在過程中提出智能的跟進(jìn)問題，以確保全面理解和深入挖掘主題；
• 追蹤引用來源，并驗(yàn)證其可靠性和準(zhǔn)確性，確保信息的可信度；
• 通過多次迭代分析，該項(xiàng)目能夠逐步完善研究?jī)?nèi)容，確保覆蓋所有相關(guān)方面，避免遺漏重要信息；
• 分析整個(gè)網(wǎng)頁的內(nèi)容，而不僅僅是提取片段，從而提供更全面和準(zhǔn)確的信息。

對(duì) LLM 靈活支持：

• 支持在本地設(shè)備上運(yùn)行 AI 模型（如 Ollama），確保數(shù)據(jù)處理的高效性和隱私性；
• 兼容云端大語言模型（如 Claude，GPT），從而提供更強(qiáng)大的計(jì)算能力和多樣化的模型選擇；
• 能夠無縫集成和使用 Langchain 框架下的所有模型；
• 用戶可以根據(jù)具體需求選擇和配置不同的 AI 模型，以優(yōu)化研究效果。

豐富的輸出選項(xiàng)：

• 詳細(xì)的研究結(jié)果，并附帶引用來源；
• 生成內(nèi)容詳實(shí)、結(jié)構(gòu)清晰的綜合研究報(bào)告；
• 提供簡(jiǎn)潔的摘要，幫助用戶快速抓住核心信息；
• 自動(dòng)追蹤信息來源并驗(yàn)證其可靠性。

增強(qiáng)的搜索集成：

• 自動(dòng)選擇搜索源：對(duì)于用戶正在查詢的內(nèi)容，自動(dòng)搜索引擎會(huì)進(jìn)行智能分析，并根據(jù)查詢內(nèi)容選擇最合適的搜索引擎；
• 集成了維基百科，方便快速獲取準(zhǔn)確的事實(shí)性知識(shí)和百科信息；
• 支持 arXiv 平臺(tái)，便于檢索和訪問最新的科學(xué)論文和學(xué)術(shù)研究成果；
• 集成 PubMed，提供生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的最新文獻(xiàn)和醫(yī)學(xué)研究資源；
• 支持 DuckDuckGo 搜索引擎，提供隱私友好的網(wǎng)頁搜索體驗(yàn)（但可能受到速率限制）；
• 通過 SerpAPI 集成，可以獲取 Google 搜索結(jié)果（需提供 API 密鑰）；
• 支持 Google 可編程搜索引擎，允許用戶創(chuàng)建個(gè)性化的搜索體驗(yàn)（需提供 API 密鑰）；
• 集成 The Guardian（《衛(wèi)報(bào)》），方便獲取最新的新聞文章和深度報(bào)道（需提供 API 密鑰）；
• 支持通過本地 RAG 搜索對(duì)私有文檔進(jìn)行搜索，確保數(shù)據(jù)隱私；
• 能夠抓取并分析整個(gè)網(wǎng)頁的內(nèi)容；
• 提供來源過濾和驗(yàn)證功能，確保搜索結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性；
• 用戶可以根據(jù)需求自定義搜索參數(shù)，優(yōu)化搜索體驗(yàn)。

本地文檔搜索（RAG）：

• 基于向量嵌入的本地文檔搜索；
• 為不同主題創(chuàng)建自定義文檔集合；
• 保護(hù)隱私，用戶文檔保留在自己的機(jī)器上；
• 智能分塊和檢索；
• 兼容多種文檔格式（PDF、文本、Markdown 等）；
• 自動(dòng)與元搜索集成，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一查詢。

該項(xiàng)目還包括一個(gè) Web 界面（如下所示），以提供更加用戶友好的體驗(yàn)：

到底效果如何呢？我們以官方示例來說明，官方展示了一個(gè)關(guān)于核聚變能源發(fā)展的調(diào)查研究。

用戶提問：核聚變能源研究的最新進(jìn)展是什么？商業(yè)核聚變什么時(shí)候可行？

然后 Deep Research 輸出了一篇可用的調(diào)查報(bào)告，內(nèi)容非常詳實(shí)：

報(bào)告部分截圖

完整報(bào)告可參考：https://github.com/LearningCircuit/local-deep-research/blob/main/examples/fusion-energy-research-developments.md

通過這一示例，我們可以直觀了解到該項(xiàng)目在深度研究、跨領(lǐng)域分析和信息整合方面的強(qiáng)大功能。

想要上手體驗(yàn)的小伙伴，可以跟著官方教程進(jìn)行部署，打造屬于自己的 Deep Research 了。