

Opendeepresearcher
简介 :
OpenDeepResearcher 是一个基于 AI 的研究工具,通过结合 SERPAPI、Jina 和 OpenRouter 等服务,能够根据用户输入的查询主题,自动进行多轮迭代搜索,直至收集到足够的信息并生成最终报告。该工具的核心优势在于其高效的异步处理能力、去重功能以及强大的 LLM 决策支持,能够显著提升研究效率。它主要面向需要进行大量文献搜索和信息整理的科研人员、学生以及相关领域的专业人士,帮助他们快速获取高质量的研究资料。该工具目前以开源形式提供,用户可以根据需要自行部署和使用。
需求人群 :
该产品适合需要进行深度文献搜索和信息整理的科研人员、学生以及相关领域的专业人士,能够帮助他们快速获取高质量的研究资料,提高研究效率。
使用场景
研究人员使用该工具快速收集特定领域的最新研究成果。
学生利用该工具为毕业论文收集参考资料。
企业分析师使用该工具收集行业动态和竞争对手信息。
产品特色
迭代研究循环:系统会根据当前收集的信息自动生成新的搜索查询,直至无需进一步查询。
异步处理:搜索、网页抓取、评估和上下文提取均并行执行,提高效率。
去重功能:自动过滤重复链接,避免重复处理。
LLM 驱动决策:利用 LLM 生成查询、评估页面相关性、提取上下文并生成最终报告。
支持 Gradio 界面:可通过 Gradio 界面更便捷地使用该工具。
灵活配置:用户可以自定义最大迭代次数等参数,以适应不同的研究需求。
多源数据整合:整合来自多个来源的信息,生成全面的研究报告。
使用教程
1. 克隆或直接在 Google Colab 中打开笔记本。
2. 安装必要的依赖,如 nest_asyncio。
3. 替换笔记本中的占位符 API 密钥为实际的 API 密钥。
4. 运行笔记本单元格,输入研究主题和可选的最大迭代次数。
5. 观察工具自动进行搜索、信息提取和报告生成的过程。
6. 查看最终生成的综合研究报告。
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