提交您的產品 
Ai應用
Ai資訊
AI生圖
AI生視頻
AI數字人系統node-DeepResearch：Jina AI推出的DeepSearch功能，深入挖掘復雜問題
Jina AI 最近推出一個DeepSearch工具：node-DeepResearch，node-DeepResearch是一個開源的自動化研究工具，可以通過搜索、閱讀網頁和推理，直到找到問題的答案。適用于自動化信息檢索和智能問答任務，結合了搜索引擎和大語言模型（LLM）來提高研究效率。
一、主要功能：
自動搜索和推理：使用搜索引擎查找相關網頁，并通過大模型（如 Gemini）推理，生成最終答案。
智能網頁閱讀：結合 Jina Reader，能夠從網頁提取關鍵內容，提升信息獲取的精準度。
可配置 API：用戶可配置自己的 Gemini API 和 Jina Reader API，以優化查詢效果。
二、應用場景：
文獻綜述：幫助研究人員快速查找和整理相關領域的文獻資料，生成文獻綜述報告。
市場調研：快速收集和分析市場數據，了解競爭對手動態、行業趨勢等。
新聞報道：快速收集和整理新聞事件的背景信息、相關報道，幫助記者快速撰寫新聞稿件。
學習輔助：幫助學生解答復雜的學術問題，提供學習資料和參考答案。
政策研究：幫助政策制定者收集和分析相關政策的背景信息、實施效果等。
三、主要目標：
自動化信息檢索：通過搜索引擎查找相關信息。
多步推理：處理復雜的多步問題，逐步分解并解決問題。
實時進度反饋：提供實時進度更新，使用戶能夠跟蹤查詢進展。
靈活性：支持各種類型的查詢，從簡單的事實性問題到復雜的開放式問題。
四、關鍵特性
持續搜索與閱讀：
基于搜索引擎（如 Brave 或 DuckDuckGo）查找相關信息。
閱讀網頁內容，直至找到問題的答案或達到預定的 token 預算限制。
多步推理：
分解復雜的問題成多個步驟，并逐個解決這些步驟。
支持長時間的任務處理，確保得到精確的結果。
實時進度反饋：
通過 Web Server API 提供實時進度更新，用戶可以通過 HTTP 請求獲取查詢狀態。
靈活的查詢方式：
支持多種類型的查詢需求，包括簡單的問題和復雜的開放式問題。
五、技術原理
語言模型：
使用 Gemini 作為核心語言模型，負責生成回答和推理邏輯。
Gemini 是一個強大的通用語言模型，能夠處理多種自然語言任務。
網頁內容處理：
利用 Jina Reader 將網頁內容轉換為適合語言模型處理的純文本格式。
Jina Reader 是一個開源工具，專用于處理 HTML 網頁內容。
搜索與信息提取：
結合搜索引擎獲取相關信息。
自動提取有用的網頁內容，以便進一步分析和推理。
多步推理流程：
初始化：設置初始上下文和變量。
預算檢查：在每一步檢查 token 預算是否超出。
生產提示：根據當前問題生成語言模型的輸入提示。
模型生成：調用 Gemini 生成回答或下一步動作。
動作處理：根據生成的動作執行相應的操作。
結果評估：評估生成的回答是否滿足問題要求，若不滿足則繼續推理。
循環與終止：如果在預算內找到答案，則結束查詢；否則進入“Beast Mode”生成最終答案。
六、如何部署 node-DeepResearch？
1. 安裝依賴
# 設置必要的環境變量 export GEMINI_API_KEY=export JINA_API_KEY=jina_ # 從 https://jina.ai/reader 獲取免費的 Jina API 密鑰 # 克隆倉庫并安裝依賴 git clone https://github.com/jina-ai/node-DeepResearch.git cd node-DeepResearch npm install
2. 使用命令行運行
# 提交查詢請求 npm run dev # 示例 npm run dev "what is the capital of France?" npm run dev "who will be the biggest competitor of Jina AI"
3. 調用API
# 啟動 Web Server
npm run serve
# 訪問地址
http://localhost:3000
# 提交查詢請求 (示例)
curl -X POST http://localhost:3000/api/v1/query \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"query": "What is the capital of France?"}'GitHub倉庫：https://github.com/jina-ai/node-DeepResearch
