

Deerflow
紹介 :
DeerFlow は、言語モデルとウェブ検索、クロール、Python 実行などの専用ツールを結合したディープラーニングフレームワークです。このプロジェクトはオープンソースコミュニティから生まれ、貢献の還元を重視しており、多彩な柔軟な機能を備えています。様々な研究ニーズに対応可能です。
ターゲットユーザー :
「この製品は研究者、開発者、および学生に適しています。高度な研究ツールとモデルを組み合わせており、研究効率の向上や情報収集能力の強化に役立ちます。さまざまな学術的および実践的なニーズに対応することができます。」
使用シナリオ
DeerFlow を使用して南京の伝統的な食べ物に関する研究レポートを作成します。
TTS 機能を使用して生成した研究レポートをポッドキャストのオーディオに変換します。
DeerFlow を使用してコード分析と実行を行い、ソフトウェア開発の効率を向上させます。
製品特徴
複数の LLM モデルとの統合をサポートし、オープンソースモデルや OpenAI API を適応させることができます。
Tavily、DuckDuckGo、Brave Search など複数の検索エンジンをサポートし、情報检索が容易です。
テキストから音声を生成する機能を搭載し、高品質の TTS API を使用しています。
ヒューマン?マシンコラボレーションをサポートし、ユーザーは自然言語で研究計画を修正することができます。
報告書の後処理機能を提供し、ブロック編集や AI 補助による校正をサポートします。
ポッドキャストオーディオの自動生成やシンプルな PowerPoint プレゼン資料の作成をサポートします。
モジュラー化されたマルチエージェントシステムアーキテクチャにより、研究とコード分析のプロセスを最適化します。
Web UI と制御台 UI を搭載し、ユーザーインターフェース体験を向上させます。
使用チュートリアル
プロジェクトコードをクローンします:git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.git
プロジェクトディレクトリに入ります:cd deer-flow
依存関係をインストールします:uv sync
.env ファイルを設定し、API キーを追加します。
メインプログラムを実行します:uv run main.py
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