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AI數(shù)字人系統(tǒng)Local Deep Research：一個(gè)開源的AI深度研究工具，通過深度、迭代分析來提升研究效率。
Local Deep Research是什么？
Local Deep Research是一個(gè)基于ai的開源深度研究工具，可以幫助用戶快速、高效地進(jìn)行復(fù)雜主題的研究。它通過多輪迭代分析和智能問題生成，能夠自動(dòng)挖掘和整理信息，生成詳細(xì)的研究報(bào)告，只要應(yīng)用在學(xué)術(shù)研究、市場分析、產(chǎn)品評估等多種場景上。
Local Deep Research核心功能
深度、迭代式研究
自動(dòng)提出智能問題并逐步深入研究，確保覆蓋主題的各個(gè)方面。
支持多輪分析，逐步完善研究內(nèi)容。
靈活的 AI 模型支持
支持本地 AI 模型（如 Ollama），確保數(shù)據(jù)隱私。
支持云 LLM（如 Claude、GPT），可按需選擇。
豐富的輸出選項(xiàng)
提供詳細(xì)的研究報(bào)告、快速摘要和完整的引用。
支持多種格式的輸出，便于進(jìn)一步整理和分享。
隱私保護(hù)
可完全在本地運(yùn)行，確保數(shù)據(jù)隱私和安全。
強(qiáng)大的搜索集成
支持多種搜索源，包括 Wikipedia、arXiv、DuckDuckGo 等。
支持本地文檔搜索，用戶可上傳自定義文檔集合。
多場景適用
適用于學(xué)術(shù)研究、商業(yè)分析和個(gè)人學(xué)習(xí)等多種場景。
Local Deep Research項(xiàng)目特點(diǎn)
自動(dòng)化研究流程：通過 AI 自動(dòng)提出問題并進(jìn)行迭代分析，減少人工干預(yù)。
多源信息整合：整合多種數(shù)據(jù)源，提供全面的研究視角。
隱私優(yōu)先：支持本地運(yùn)行，確保用戶數(shù)據(jù)不被泄露。
靈活配置：支持本地和云模型，用戶可根據(jù)需求選擇。
Local Deep Research使用場景
學(xué)術(shù)研究：快速獲取和分析科學(xué)論文，整理研究思路。
商業(yè)分析：跟蹤行業(yè)動(dòng)態(tài)和市場趨勢，生成商業(yè)報(bào)告。
個(gè)人學(xué)習(xí)：整理和總結(jié)知識，提升學(xué)習(xí)效率。
Local Deep Research安裝與使用
1. 克隆倉庫并安裝依賴：
git clone https://github.com/LearningCircuit/local-deep-research.git cd local-deep-research pip install -r requirements.txt
2. 安裝 Ollama 并配置模型：
ollama pull mistral
3. 配置環(huán)境變量（如果使用云 LLM）：
cp .env.template .env
4. 在 .env 文件中填寫相應(yīng)的 API 密鑰。
GitHub倉庫：https://github.com/LearningCircuit/local-deep-research
