Open-source DeepResearch

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Open-source DeepResearch 是一个开源项目,旨在通过开源的框架和工具复现类似 OpenAI Deep Research 的功能。该项目基于 Hugging Face 平台,利用开源的大型语言模型(LLM)和代理框架,通过代码代理和工具调用实现复杂的多步推理和信息检索。其主要优点是开源、可定制性强,并且能够利用社区的力量不断改进。该项目的目标是让每个人都能在本地运行类似 DeepResearch 的智能代理,使用自己喜爱的模型,并且完全本地化和定制化。

需求人群:

"该产品适合研究人员、开发者和企业,尤其是那些希望利用开源技术构建智能代理系统的人群。它为用户提供了一个可定制化的框架,能够根据具体需求进行调整和优化,同时借助开源社区的力量,不断改进和扩展功能。"

使用场景示例:

研究人员可以利用该框架进行学术研究,快速获取和整理大量文献资料

开发者可以基于该框架开发定制化的智能代理应用,用于特定领域的信息处理

企业可以将其应用于内部知识管理,快速检索和总结企业内部文档和数据

产品特色:

利用代码代理表达复杂动作,提高性能和效率

通过开源框架实现类似 Deep Research 的多步推理和信息检索

支持多种开源大型语言模型(LLM)

提供简单的文本浏览器和文本检查工具

支持多模态任务,能够处理图像等非文本信息

通过社区贡献和开源模式不断优化和改进

提供实时演示和开源代码,方便用户测试和开发

使用教程:

1. 访问 Hugging Face 官方网站并注册账号

2. 克隆 Open-source DeepResearch 的开源代码到本地

3. 安装所需的依赖库和工具

4. 配置开源的大型语言模型(LLM)

5. 使用代码代理编写任务逻辑,定义多步操作

6. 调试和优化代码,确保代理能够正确执行任务

7. 在本地运行代理系统,测试其性能和功能

8. 根据需要对系统进行定制化开发,扩展功能

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