马鞍山的网站建设公司创意互动网站

马鞍山的网站建设公司,创意互动网站,p2p网上贷款网站建设方案,凡客还在吗完全本地化深度研究助手配置与使用指南 【免费下载链接】ollama-deep-researcher Fully local web research and report writing assistant 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ol/ollama-deep-researcher 想要构建一个完全本地的AI研究助手吗#xff1f;o…完全本地化深度研究助手配置与使用指南【免费下载链接】ollama-deep-researcherFully local web research and report writing assistant项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ol/ollama-deep-researcher想要构建一个完全本地的AI研究助手吗ollama-deep-researcher项目让你能够在本地环境中进行深度网络研究和报告撰写无需依赖云端服务。本文将详细介绍如何配置和使用这一强大的本地研究工具。核心功能解析ollama-deep-researcher是一个基于本地LLM的深度研究助手它能够根据用户提供的研究主题生成优化的网络搜索查询收集和分析网络搜索结果总结研究结果并识别知识缺口通过迭代研究过程不断深化理解该工具支持Ollama和LMStudio两种本地模型服务并集成了多种搜索引擎包括DuckDuckGo、Tavily、Perplexity和SearXNG为用户提供灵活的配置选择。环境配置实践路径项目初始化与依赖安装首先克隆项目仓库并进入项目目录git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ol/ollama-deep-researcher.git cd ollama-deep-researcher然后复制环境配置文件模板cp .env.example .env本地模型选择与配置使用Ollama方案从Ollama官方下载并安装应用程序拉取本地LLM模型例如ollama pull deepseek-r1:8b在.env文件中配置Ollama参数LLM_PROVIDERollama OLLAMA_BASE_URLhttp://localhost:11434 LOCAL_LLMmodel使用LMStudio方案下载并安装LMStudio客户端在LMStudio中下载并加载首选模型启动本地服务器并记录API地址搜索引擎集成配置项目默认使用DuckDuckGo作为搜索引擎无需API密钥。但用户也可以选择配置Tavily或Perplexity等高级搜索服务SEARCH_APIduckduckgo TAVILY_API_KEYyour_api_key PERPLEXITY_API_KEYyour_api_key MAX_WEB_RESEARCH_LOOPS3 FETCH_FULL_PAGEfalse系统运行与调试LangGraph Studio启动流程在Mac系统上创建虚拟环境python -m venv .venv source .venv/bin/activate启动LangGraph服务器uvx --refresh --from langgraph-cli[inmem] --with-editable . --python 3.11 langgraph dev在Windows系统上安装Python 3.11并添加到PATH创建并激活虚拟环境python -m venv .venv .venv\Scripts\Activate.ps1安装依赖并启动服务pip install -e . pip install -U langgraph-cli[inmem] langgraph dev浏览器访问与界面操作启动LangGraph服务器后系统会输出访问地址Ready! API: http://127.0.0.1:2024 LangGraph Studio Web UI: https://smith.langchain.com/studio/?baseUrlhttp://127.0.0.1:2024在配置标签页中用户可以直接设置各种助手配置参数。配置值的优先级顺序为环境变量最高优先级LangGraph UI配置Configuration类中的默认值最低优先级核心工作机制详解智能查询生成系统查询生成器位于src/ollama_deep_researcher/graph.py它根据研究主题生成优化的搜索查询。系统支持两种输出模式JSON模式生成包含query和rationale键的JSON对象适用于大多数模型的标准化输出工具调用模式使用专用工具调用来格式化响应提供更灵活的交互方式动态摘要构建机制摘要生成器能够创建全新的研究摘要扩展现有摘要内容智能整合新旧信息确保信息相关性和连贯性迭代式反思优化流程反思引擎负责分析现有摘要中的知识缺口识别需要深入探索的技术细节生成后续搜索查询来填补信息空白控制研究过程的迭代次数和深度部署与容器化方案Docker容器运行项目提供了Dockerfile支持容器化部署构建镜像docker build -t local-deep-researcher .运行容器docker run --rm -it -p 2024:2024 \ -e SEARCH_APItavily \ -e TAVILY_API_KEYyour_api_key \ -e LLM_PROVIDERollama \ -e OLLAMA_BASE_URLhttp://host.docker.internal:11434/ \ -e LOCAL_LLMllama3.2 \ local-deep-researcher效能优化关键策略模型兼容性处理当选择本地LLM时系统步骤使用结构化JSON输出。某些模型可能难以满足此要求助手配备了备用机制来处理这种情况。例如DeepSeek R1模型在生成所需JSON输出方面存在困难系统会自动切换到备用处理机制。浏览器兼容性建议为了获得最佳体验推荐使用Firefox浏览器Safari用户可能遇到混合内容安全警告遇到问题时尝试禁用广告拦截扩展输出成果与质量保障图表的输出是一个包含研究摘要的markdown文件附带所有使用的来源引用。在研究过程中收集的所有来源都保存到图表状态中用户可以在LangGraph Studio中可视化查看。最终摘要同样保存到图表状态中确保研究过程的完整性和可追溯性。这种设计使得用户不仅能够获得最终的研究结果还能够深入了解研究过程的每个步骤。通过合理配置ollama-deep-researcher的各项参数用户可以构建一个完全符合个人研究需求的本地AI助手在保护隐私的同时享受高效的研究体验。【免费下载链接】ollama-deep-researcherFully local web research and report writing assistant项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ol/ollama-deep-researcher创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考