Research Rabbit
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Research Rabbit
紹介 :
Research Rabbitは、AIを活用した調査アシスタントです。ユーザーが定義した任意のトピックを自動的に深く掘り下げます。大規模言語モデル(LLM)を用いて、ユーザーのトピックに基づいた検索クエリを生成し、ウェブ検索結果を取得、そしてLLMで結果を要約します。その後、LLMで要約を再検討し、知識の欠落を特定して、それらのギャップを埋めるための新しい検索クエリを生成します。このプロセスは、ユーザーが定義した回数繰り返され、最終的に、使用されたすべてのソースを含む最終的なMarkdown形式の要約を提供します。この製品は、ローカルLLM(Ollama経由)と連携して動作するように完全に構成されています。
ターゲットユーザー :
研究者、アナリスト、特定のトピックに関する詳細な調査を行い情報を要約する必要があるすべての方に最適です。Research Rabbitは、調査プロセスを自動化?高速化し、反復的に更新された要約と使用されたすべてのソースを提供することで、研究をより効率的かつ正確なものにします。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 48.0K
使用シナリオ
研究者はResearch Rabbitを使用して、最新のAI研究論文を要約しています。
市場アナリストはこのツールを使用して、業界レポートを収集?要約しています。
学生はResearch Rabbitを使用して、特定の歴史的出来事に関するレポートを作成しています。
製品特徴
ユーザーのトピックに基づいた検索クエリをローカルLLMで生成する
関連リソースを検索エンジンで検索する
ユーザーの調査トピックに関連するウェブ検索結果をLLMで要約する
LLMで要約を再検討し、知識のギャップを特定して新しい検索クエリを生成する
ウェブ検索からの新しい情報を含めて要約を反復的に更新する
トピックを深く調査するための研究反復回数を設定可能にする
研究の要約と引用ソースを含むMarkdownファイルを出力する
使用チュートリアル
1. OllamaからローカルLLMを取得します。
2. 必要に応じて、無料のウェブ検索を使用するためにTavily APIキーを設定します。
3. Research Rabbitのコードリポジトリをクローンし、LangGraphサーバーを起動します。
4. LangGraph Studio Web UIを開き、構成オプションでローカルLLMの名前と研究の反復深度を設定します。
5. アシスタントに調査トピックを与えて、調査プロセスを開始します。
6. LangGraph Studioで調査プロセスと結果を視覚化します。
7. 最終的なMarkdown形式の要約と引用ソースを確認します。
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