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해결하는 문제

Local Deep Researcher는 특정 주제에 대한 포괄적인 웹 리서치 과정을 자동화합니다. 정보를 반복적으로 수집하고, 지식 격차를 식별하며, 검색 쿼리를 정교화함으로써 수동 검색 및 통합의 필요성을 없애고, 최종적으로 출처가 명시된 markdown 요약본을 제공합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 로컬 머신에서 완전히 실행되는 LangGraph 기반 워크플로우를 사용합니다. Ollama 또는 LMStudio를 통해 로컬 LLM에 연결하여 다단계 리서치 루프를 수행합니다. 검색 쿼리 생성, 웹 결과 검색, 결과 요약, 그리고 요약에 대한 성찰을 통해 추가 조사가 필요한지 판단합니다. 이 주기는 사용자가 정의한 횟수만큼 반복되어 최종 결과물의 완성도를 보장합니다.

대상 사용자

이 도구는 데이터와 LLM 처리를 자신의 하드웨어에서 비공개로 유지하면서 정보 수집을 자동화하려는 개발자와 연구자를 위한 것입니다. 특히 이미 LangGraph를 사용 중이며 에이전트형 리서치 워크플로우를 구축하거나 실험하려는 분들에게 유용합니다.

주요 특징

• Ollama 또는 LMStudio를 사용한 완전한 로컬 실행으로 개인정보 보호 및 제어 가능.
• 지식 격차를 성찰하여 결과를 개선하는 반복적 리서치 루프.
• LangGraph 기반으로 구축되어 리서치 과정을 명확하게 시각화.
• DuckDuckGo, Tavily, SearXNG, Perplexity 등 다양한 검색 제공업체 지원.
• 수집된 모든 출처에 대한 인용이 포함된 최종 markdown 보고서 생성.