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Open Deep Research概述简介
Open Deep Research 是开源的 AI 智能体,是Deep Research开源复现项目,基于推理大量网络数据完成复杂的多步骤研究任务。Open Deep Research使用 Firecrawl 的搜索和提取功能,不依赖 OpenAI 的 o3 微调模型。Open Deep Research支持多种语言大模型(如 OpenAI、Anthropic、Cohere 等),提供统一的 API 和 Next.js 应用框架,具备实时数据输入、结构化数据提取、服务器端渲染等功能。
Open Deep Research的功能特色
数据提取与搜索
Firecrawl集成:实时从多个网站获取数据,将其结构化处理,为后续推理提供基础信息。
多源数据整合:从不同类型的网页中提取关键信息,支持多种数据格式,确保数据的多样性和丰富性。
推理与分析
AI推理引擎:基于强大的推理模型(如OpenAI的GPT-4o或其他LLM),对提取的数据进行深度分析和推理,生成综合性的结论。
多维度分析:对数据进行多维度的分析,包括文本内容理解、数据关联分析、趋势预测等。
Open Deep Research的技术原理
数据提取与搜索技术:
Firecrawl:基于Firecrawl快速从多个网站抓取数据,模拟浏览器行为,访问目标网站并提取网页内容,将其结构化处理为JSON或其他格式。
实时数据流:提取的数据基于API实时传输到AI大模型中,确保分析的时效性。
AI推理模型:
语言大模型:基于先进的语言大模型(如OpenAI的GPT系列)作为核心推理引擎。
模型调用:基于AI SDK,用户灵活调用不同的语言大模型,根据需求选择合适的模型进行推理。
前端与后端集成:
Next.js框架:Next.js作为前端框架,结合React Server Components和Server Actions,实现高效的服务器端渲染和动态用户界面。
API接口:基于AI SDK提供的统一API接口,前端能方便地调用后端的AI大模型和服务。
数据持久化与存储:
Vercel Postgres:用Vercel Postgres作为数据库,支持结构化数据的存储和查询。
Vercel Blob:用在存储文件数据,支持大文件的高效存储和访问。
Open Deep Research项目介绍
GitHub仓库:https://github.com/nickscamara/open-deep-research
Open Deep Research能做什么?
文献综述:帮助开发人员快速收集和整理相关领域的文献资料,生成文献综述报告。
行业分析:快速收集和分析特定行业的市场动态、竞争格局、发展趋势等信息,生成行业分析报告。
投资研究:分析公司财务报表、行业动态、市场情绪等信息,为投资决策提供数据支持。
政策研究:收集和分析国内外相关政策、法规和案例,为政策制定提供参考。
新闻报道:快速收集和整理新闻事件的相关信息,生成新闻报道初稿。
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