AdamPlatin123/Open-Deep-Research-workflow-on-Dify

何を解決するか

このプロジェクトは、Difyプラットフォーム向けのワークフロー実装を提供し、「Deep Research」機能を再現します。ユーザーがトピックを分解し、複数の情報源から情報を取得し、コンテンツを統合するプロセスを自動化することで、最大10,000語の包括的で構造化されたレポートを5分以内に生成できます。

動作方法

システムは複数のモデルとデータソースを統合するモジュール式設計を採用しています。まずGemini 2.0 Flashを使用してユーザーのトピックを深く分析するための複数の次元に分解します。次に、ローカル知識ベースとWeb検索API（Wikipedia、Google、Bing）を組み合わせたハイブリッド検索エンジンを活用します。段階的なモデルアーキテクチャ（2>1）は、条件分岐と会話ターンマーカーを用いて処理のペースを制御します。最後に、deepseek-r1-distillなどのモデルを使用して、段落単位で構造化されたMarkdownレポートを生成します。

対象ユーザー

内部データとリアルタイムのWeb情報に基づいて、長文で構造化されたレポートの自動生成を必要とする研究者やDifyプラットフォームのユーザー。

特徴

• 複数ソース検索: ローカル知識ベースとGoogle、Bing、Wikipedia APIを統合。
• 知能的なトピック解析: 4つの次元にわたるトピックの多段階分解を活用。
• モジュール式アーキテクチャ: 基盤となるLLMやデータソースの柔軟な交換をサポート。
• 高効率生成: 段階的なモデルアプローチにより、迅速に大規模な構造化レポートを生成可能。