需求人群:
"目标受众是研究人员、学者、分析师和任何需要深入研究特定主题或问题的人。这个工具适合他们,因为它能够自动化和系统化研究过程,节省时间并提供详细的研究记录和总结,使得研究更加高效和可验证。"
使用场景示例:
研究人员使用该工具来研究全球人口下降的时间预测。
分析师利用它来收集和总结特定行业的最新市场趋势。
学者通过它来探索和分析历史事件的原因和影响。
产品特色:
自动化研究规划,优先级专注领域
系统化网络搜索和内容分析
所有研究内容和源URL保存到详细文本文件
研究总结生成
研究后问答能力
自我改进搜索机制
丰富的控制台输出和状态指示器
使用网络源信息综合回答
研究对话模式,探索发现
根据信息发现生成新的专注领域,重复研究周期
使用教程:
1. 克隆仓库:git clone https://github.com/TheBlewish/Automated-AI-Web-Researcher-Ollama
2. 进入项目目录:cd Automated-AI-Web-Researcher-Ollama
3. 创建并激活虚拟环境:python -m venv venv
4. 安装依赖:pip install -r requirements.txt
5. 安装并配置Ollama:按照 https://ollama.ai 上的指示操作
6. 创建modelfile文件并配置模型参数
7. 使用ollama命令创建模型:ollama create research-phi3 -f modelfile
8. 启动Ollama:ollama serve
9. 运行研究助理:python Web-LLM.py
10. 开始研究会议:输入@后跟研究查询,按CTRL+D提交
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自动化AI网络研究助手,利用本地大型语言模型进行深入研究。
Automated-AI-Web-Researcher-Ollama是一个创新的研究助理工具,它通过Ollama运行的本地大型语言模型来对任何给定的主题或问题进行深入的自动化在线研究。与传统的大型语言模型互动不同,这个工具通过将查询分解为专注的研究领域,系统地通过网络搜索和相关网站的抓取来调查,并将发现自动保存到一个包含所有内容和每个来源链接的文本文件中。此外,用户可以随时输入命令停止研究,然后大型语言模型会审查所有找到的内容并提供对原始主题或问题的全面总结。用户还可以询问大型语言模型关于其研究发现的问题。这个工具的主要优点是它不仅仅是一个聊天机器人,而是一个自动化的研究助理,系统地调查主题并维护有记录的研究轨迹。
Level-Navi Agent是一个无需训练即可使用的框架,利用大语言模型进行深度查询理解和精准搜索。
Level-Navi Agent是一个开源的通用网络搜索代理框架,能够将复杂问题分解并逐步搜索互联网上的信息,直至回答用户问题。它通过提供Web24数据集,覆盖金融、游戏、体育、电影和事件等五大领域,为评估模型在搜索任务上的表现提供了基准。该框架支持零样本和少样本学习,为大语言模型在中文网络搜索代理领域的应用提供了重要参考。
一个开源的聊天应用,使用Exa的API进行网络搜索,结合Deepseek R1进行推理。
Exa & Deepseek Chat App是一个开源的聊天应用,旨在通过Exa的API进行实时网络搜索,并结合Deepseek R1语言模型进行推理,以提供更准确的聊天体验。该应用基于Next.js、TailwindCSS和TypeScript构建,使用Vercel进行托管。它允许用户在聊天中获取最新的网络信息,并通过强大的语言模型进行智能对话。该应用免费开源,适合开发者和企业用户使用,可作为聊天工具的开发基础。
AI增强的高级笔记和研究助理。
NotebookLM Plus是Google提供的AI增强型研究助理服务,它为个人用户、团队和组织提供了一个功能强大的AI研究助理。这个服务允许用户上传各种格式的文件,包括PDF、网站、Google文档、幻灯片和YouTube链接,并创建一键式摘要、FAQ、时间线和简报文档。NotebookLM Plus版本提供了更多的高级功能,例如增加音频概览、自定义笔记本响应风格和长度、创建共享笔记本以及获取使用分析等。此外,NotebookLM Plus还强调了数据隐私保护,确保用户组织的数据仅供用户和他们选择共享笔记本的人使用,不会被用于训练NotebookLM。
本地网络研究和报告编写助手
Research Rabbit是一个基于人工智能的研究助手,能够自动深入用户定义的任何主题。它使用大型语言模型(LLM)根据用户的主题生成搜索查询,获取网络搜索结果,并用LLM总结结果。然后,它使用LLM反思总结,检查知识缺口,并生成新的搜索查询来填补这些缺口。这个过程会重复进行,直到用户定义的周期数,最终提供一个包含所有使用源的最终Markdown总结。该产品完全配置为与本地LLM(通过Ollama)一起运行。
AI驱动的开发工作台
Omni Engineer 是一个集成了人工智能能力的控制台工具,旨在增强开发工作流程。它提供智能响应编程查询、文件管理、网络搜索和图像处理等功能。与前身Claude Engineer相比,Omni Engineer在简化操作的同时提供了更多控制,适合那些希望在更好助手的帮助下进行编码的人。
开源AI搜索引擎框架,性能媲美Perplexity.ai Pro。
MindSearch是一个基于大型语言模型(LLM)的多智能体网络搜索引擎框架,具有与Perplexity.ai Pro相似的性能。用户可以轻松部署自己的搜索引擎,支持闭源大型语言模型(如GPT、Claude)或开源大型语言模型(如InternLM2.5-7b-chat)。它具备以下特点:能够解决生活中的任何问题,利用网络知识提供深入和广泛的知识库答案;展示详细的解决方案路径,提高最终响应的可信度和可用性;提供优化的UI体验,包括React、Gradio、Streamlit和Terminal等多种接口;动态构建图谱,将用户查询分解为图谱中的原子子问题,并根据WebSearcher的搜索结果逐步扩展图谱。
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