togethercomputer/open_deep_research

해결하는 문제

복잡한 주제에 대해 깊이 있는 다중 홉 추론이 필요할 때 기존의 웹 검색은 한계가 있습니다. 이 프로젝트는 조사 과정 전체(계획, 검색, 평가, 반복)를 자동화하여 포괄적이고 출처가 명시된 연구 보고서를 제공하므로, 수작업으로 몇 시간씩 조사할 필요 없이 상세한 근거 문서를 얻을 수 있습니다.

작동 방식

여러 단계의 자기 성찰(self-reflection) 과정을 포함하는 에이전트형 LLM 워크플로우를 실행합니다. 시스템은 접근 방식을 계획하고, Tavily를 통해 웹을 검색하며, 발견된 정보를 평가하고, 보고서가 완성될 때까지 반복합니다. 모든 정보원은 인용됩니다. 설정 파일을 사용하여 명령줄에서 실행하거나 포함된 Gradio webapp을 사용할 수 있습니다. Together, Tavily, HuggingFace API 키가 필요하며, PDF, HTML, 팟캐스트 버전 및 시각적 목차 이미지로 출력할 수 있습니다.

대상 사용자

연구원, 분석가, 그리고 복잡한 주제(특히 다단계 추론이 필요한 주제)에 관한 긴 형식의 인용 보고서가 필요한 모든 분들을 위한 도구입니다. 유연하게 설계되어 커뮤니티 기여가 가능하므로 개발자는 아키텍처를 확장할 수도 있습니다.

주요 특징

• 고품질 정보 수집을 위한 자기 성찰 기반의 다단계 프로세스
• 모든 정보에 대한 출처 확인 및 인용
• 커뮤니티 확장을 고려한 유연한 아키텍처
• 출력 형식: PDF, HTML, 팟캐스트, 시각적 목차 이미지
• 명령줄 또는 Gradio webapp을 통해 실행 가능