

Node DeepResearch
紹介 :
node-DeepResearchは、Jina AI技術に基づく深層研究モデルであり、ウェブページの継続的な検索と閲覧を通じて問題の答えを見つけることに重点を置いています。Geminiが提供するLLM機能とJina Readerのウェブ検索機能を活用することで、複雑なクエリタスクを処理し、複数ステップの推論と情報統合を通じて回答を生成できます。このモデルの主な利点は、強力な情報検索能力と推論能力であり、複雑で複数ステップの解答が必要な問題を処理できます。学術研究、市場分析など、深い調査と情報マイニングが必要なシナリオに適しています。現在、このモデルはオープンソースであり、ユーザーはGitHubからコードを取得して独自に展開できます。
ターゲットユーザー :
この製品は、研究者、アナリスト、開発者など、複雑な情報検索と複数ステップの推論を行う必要があるユーザーに適しています。大量のウェブページから情報を抽出し、回答を生成する必要があるシナリオでは、node-DeepResearchは効率的で正確なソリューションを提供できます。
使用シナリオ
「jina aiの最新のブログ投稿のタイトルは何ですか?」というクエリに対して、複数ステップの検索とウェブページの閲覧を通じて、最終的に正しい回答を出力します。
「見つけられる限り、jina aiの従業員をできるだけ多くリストアップしてください」というクエリに対して、複数ステップの検索と推論を通じて、できるだけ多くの従業員情報をリストアップします。
「Jina AIの最大の競合他社はどれですか?」というクエリに対して、複数ステップの分析と推論を通じて、将来考えられる競合他社を提示します。
製品特徴
Gemini APIとJina Reader APIを使用して情報検索と処理をサポート
問題に基づいて自動的に検索クエリを生成し、ウェブページから関連情報を抽出
複数ステップの推論と情報統合を通じて、段階的に問題の答えに近づきます
ユーザーがトークン予算をカスタマイズして、リソースの過剰消費を防ぐ
Web Server APIを提供し、ユーザーがHTTPリクエストを介してモデル機能を呼び出しやすくする
Dockerによる展開をサポートし、ユーザーが迅速に実行環境を構築できるようにする
詳細なログと進捗状況の更新を提供し、ユーザーがモデルの実行状況を追跡しやすくする
使用チュートリアル
1. 環境設定:GEMINI_API_KEYとJINA_API_KEYを設定します。公式サイトからAPIキーを取得してください。
2. リポジトリのクローン作成:`git clone https://github.com/jina-ai/node-DeepResearch.git`を実行してコードをクローンします。
3. 依存関係のインストール:プロジェクトディレクトリに移動し、`npm install`を実行して必要な依存関係をインストールします。
4. サービスの起動:`npm run serve`を実行してWeb Server APIを起動します。
5. クエリの送信:HTTP POSTリクエストを`/api/v1/query`に送信して質問します。
6. 結果の受信:Server-Sent Eventsストリームを介して、進捗状況の更新と最終的な回答を受信します。
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