عن المشروع

Local Deep Research (LDR) هو مساعد بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي ومفتوح المصدر، مصمم لإجراء بحث عميق ووكيلي يعمل بالكامل على أجهزة محلية. يدعم كلاً من النماذج اللغوية الكبيرة المحلية (عبر Ollama وllama.cpp وLM Studio) والنماذج السحابية (OpenAI وGoogle وغيرها)، ويتكامل مع أكثر من 10 محركات بحث تشمل arXiv وPubMed وSemantic Scholar وWikipedia وSearXNG وGitHub وWayback Machine وغيرها. تشمل القدرات الرئيسية: - أوضاع بحث متعددة: ملخص سريع، بحث مفصل، إنشاء تقارير، وتحليل المستندات - استراتيجية وكيل مستقل مبنية على LangGraph حيث يقرر النموذج اللغوي ما يجب البحث عنه، وأي محركات متخصصة يستخدم، ومتى يدمج النتائج - بناء قاعدة معرفة شخصية مشفرة من مصادر البحث (أوراق أكاديمية، صفحات ويب، مستندات محلية) تتراكم مع الوقت - قواعد بيانات SQLCipher لكل مستخدم مشفرة بـ AES-256، مع مفاتيح مشتقة من كلمات مرور المستخدمين؛ ولا يتم تخزين كلمة المرور أبدًا - لا توجد قياسات عن بعد أو تحليلات أو تتبع من أي نوع - واجهة REST API وواجهة Python API وخادم MCP للتكامل مع Claude Desktop/Code - تكامل LangChain retriever لربط مخازن المتجهات الحالية (FAISS وChroma وPinecone وWeaviate وElasticsearch) - اشتراكات الأخبار والبحث مع ملخصات آلية مفلترة بالذكاء الاصطناعي وفق جداول قابلة للتخصيص - نظام تقييم جودة المجلات مع أكثر من 212 ألف مصدر مفهرس وكشف المجلات المفترسة - التصدير إلى PDF أو Markdown، وسجل البحث، وتحديثات WebSocket في الوقت الفعلي - أدوات قياس أداء لاختبار وتحسين الإعدادات يذكر المشروع دقة تبلغ حوالي 95% على SimpleQA (n=500) و77% على xbench-DeepSearch (n=100) باستخدام Qwen3.6-27B على بطاقة RTX 3090 واحدة. يمكن نشره عبر Docker أو Docker Compose أو pip install، ويدعم Linux وmacOS وWindows (WSL2). يتضمن إعداد Docker تقوية أمنية عبر cap_drop وno-new-privileges وتشغيل بصلاحيات غير جذرية وصور موقعة مع شهادات مصدر SLSA وSPDX SBOMs.