

Node DeepResearch
简介 :
node-DeepResearch 是一个基于 Jina AI 技术的深度研究模型,专注于通过持续搜索和阅读网页来寻找问题的答案。它利用 Gemini 提供的 LLM 能力和 Jina Reader 的网页搜索功能,能够处理复杂的查询任务,并通过多步骤的推理和信息整合来生成答案。该模型的主要优点在于其强大的信息检索能力和推理能力,能够处理复杂的、需要多步骤解答的问题。它适用于需要深入研究和信息挖掘的场景,如学术研究、市场分析等。目前该模型是开源的,用户可以通过 GitHub 获取代码并自行部署使用。
需求人群 :
该产品适合需要进行复杂信息检索和多步骤推理的用户,如研究人员、分析师和开发者。对于那些需要从大量网页中提取信息并生成答案的场景,node-DeepResearch 能够提供高效且准确的解决方案。
使用场景
查询 'what is the latest blog post's title from jina ai?',通过多步骤搜索和阅读网页,最终给出正确答案。
查询 'list all employees from jina ai that u can find, as many as possible',通过多步骤搜索和推理,列出尽可能多的员工信息。
查询 'who will be the biggest competitor of Jina AI',通过多步骤分析和推理,给出未来可能的竞争对手。
产品特色
支持通过 Gemini API 和 Jina Reader API 进行信息检索和处理
能够根据问题自动生成搜索查询,并从网页中提取相关信息
通过多步骤的推理和信息整合,逐步逼近问题的答案
支持用户自定义 token 预算,防止资源过度消耗
提供 Web Server API,方便用户通过 HTTP 请求调用模型功能
支持 Docker 部署,方便用户快速搭建运行环境
提供详细的日志和进度更新,方便用户跟踪模型运行状态
使用教程
1. 配置环境:设置 GEMINI_API_KEY 和 JINA_API_KEY,从官网获取 API 密钥。
2. 克隆仓库:运行 'git clone https://github.com/jina-ai/node-DeepResearch.git' 克隆代码。
3. 安装依赖:进入项目目录并运行 'npm install' 安装所需依赖。
4. 启动服务:运行 'npm run serve' 启动 Web Server API。
5. 提交查询:通过 HTTP POST 请求向 '/api/v1/query' 提交问题。
6. 接收结果:通过 Server-Sent Events 流接收进度更新和最终答案。