عن المشروع

Local Deep Researcher هو مساعد مفتوح المصدر للبحث في الويب وكتابة التقارير، يعمل محليًا بالكامل ومبني على LangGraph. يعمل بالكامل على جهازك باستخدام أي نموذج لغوي كبير (LLM) مستضاف عبر Ollama أو LMStudio، دون الحاجة إلى خدمات ذكاء اصطناعي سحابية. **كيف يعمل** يتبع المساعد حلقة بحث تكرارية مستوحاة من ورقة IterDRAG: 1. **توليد الاستعلام**: عند إعطاء موضوع من المستخدم، يولّد نموذج لغوي محلي استعلام بحث في الويب. 2. **البحث في الويب**: يسترجع محرك بحث قابل للتهيئة (DuckDuckGo افتراضيًا، أو SearXNG، أو Tavily، أو Perplexity) المصادر ذات الصلة. 3. **التلخيص**: يلخّص النموذج اللغوي نتائج البحث فيما يتعلق بموضوع البحث. 4. **تحليل الفجوات**: يتأمل النموذج اللغوي الملخص لتحديد الفجوات المعرفية. 5. **استعلام جديد**: يُولَّد استعلام بحث جديد لمعالجة الفجوات المحددة. 6. **التكرار**: تتكرر الخطوات 2–5 لعدد من الدورات يحدده المستخدم (الافتراضي: 3). المخرجات النهائية هي ملف markdown يحتوي على ملخص البحث مع الاستشهادات بجميع المصادر المستخدمة. **دعم النماذج** - **Ollama**: يدعم أي نموذج متاح في مكتبة Ollama (مثل DeepSeek R1، Llama 3.2). التهيئة عبر متغيرات البيئة `OLLAMA_BASE_URL` و`LOCAL_LLM`. - **LMStudio**: يدعم النماذج المحمّلة في LMStudio مع خادم API متوافق مع OpenAI. التهيئة عبر `LMSTUDIO_BASE_URL` و`LOCAL_LLM`. - **استدعاء الأدوات**: اعتبارًا من أغسطس 2025، يدعم استدعاء الأدوات لنماذج مثل gpt-oss التي لا تدعم وضع JSON في Ollama. **خيارات محرك البحث** - **DuckDuckGo** (افتراضي): لا يتطلب مفتاح API. - **SearXNG**: محرك بحث وصفي مستضاف ذاتيًا. - **Tavily**: يتطلب مفتاح API. - **Perplexity**: يتطلب مفتاح API. **النشر** - **LangGraph Studio**: شغّله محليًا باستخدام `langgraph dev` للحصول على واجهة تفاعلية يمكنك من خلالها تهيئة الإعدادات وتصور عملية البحث خطوة بخطوة. - **Docker**: يتوفر Dockerfile، لكن يجب تشغيل Ollama بشكل منفصل كخدمة تابعة. - **أولوية التهيئة**: متغيرات البيئة > تهيئة واجهة LangGraph > القيم الافتراضية في فئة Configuration. **التفاصيل التقنية** - مبني باستخدام LangGraph لسير عمل الوكيل متعدد الخطوات وذي الحالة. - يستخدم `python-dotenv` لإدارة متغيرات البيئة. - يتضمن آليات احتياطية للنماذج التي تواجه صعوبة في إخراج JSON المنظم (مثل DeepSeek R1 7B و1.5B). - يتوفر نقل إلى TypeScript في مستودع منفصل. - توافق المتصفح: يُوصى باستخدام Firefox؛ قد يواجه Safari تحذيرات المحتوى المختلط. **حالات الاستخدام** - إجراء بحث معمّق حول أي موضوع دون إرسال البيانات إلى خدمات ذكاء اصطناعي سحابية. - إنشاء تقارير بحثية موثّقة للاستخدام الشخصي أو المهني. - استكشاف الموضوعات بشكل تكراري باستراتيجيات بحث تراعي الفجوات. - تعلّم كيفية عمل سير عمل البحث بالذكاء الاصطناعي الوكيلي.