langchain-ai/local-deep-researcher

해결하는 문제

클라우드 기반 AI 서비스 없이도 완전히 로컬 LLM을 사용하여 깊이 있고 반복적인 웹 조사를 수행할 수 있는 방법을 제공합니다. 조사 과정의 추론 및 통합 부분에 대해 클라우드 기반 서비스가 필요하지 않습니다.

작동 방식

아시스타는 순환적인 조사 루프를 따릅니다:

1. 질의 생성: Ollama 또는 LMStudio를 통해 로컬 LLM을 사용하여 주제에 기반한 웹 검색 질의를 생성합니다.
2. 정보 수집: DuckDuckGo, Tavily, SearXNG, Perplexity 등의 도구를 사용하여 웹을 검색합니다.
3. 요약: LLM이 검색 결과를 요약합니다.
4. 반성: LLM이 요약 내용을 분석하여 지식의 공백을 식별합니다.
5. 반복: 그 공백을 메우기 위해 새로운 질의를 생성하고, 사용자가 정의한 횟수만큼 프로세스를 반복합니다.
6. 최종 출력: 사용된 모든 소스에 대한 인용을 포함한 최종 마크다운 요약을 생성합니다.

대상 사용자

개인정보 보호 또는 비용 이유로 로컬에서 작동하는 조사 보조 도구를 원하는 사용자, 또는 LangGraph를 사용해 반복적 조사 에이전트를 구현하고자 하는 개발자.

주요 특징

• 로컬 LLM 지원: Ollama 및 LMStudio와 호환됩니다.
• 유연한 검색: DuckDuckGo(API 키 필요 없음), Tavily, SearXNG, Perplexity 등 다양한 검색 제공업체를 지원합니다.
• 반복적 추론: 단일 검색이 아닌, 지식의 공백을 식별하고 채우는 리플렉션 기반 루프를 사용합니다.
• 시각화된 워크플로우: LangGraph Studio와 통합되어 사용자가 실시간으로 조사 과정을 시각화할 수 있습니다.