প্রকল্প সম্পর্কে

Local Deep Researcher হলো LangGraph-এর উপর নির্মিত একটি ওপেন-সোর্স, সম্পূর্ণ লোকাল ওয়েব রিসার্চ ও রিপোর্ট-রাইটিং অ্যাসিস্ট্যান্ট। এটি Ollama বা LMStudio দ্বারা হোস্ট করা যেকোনো LLM ব্যবহার করে সম্পূর্ণভাবে আপনার মেশিনে চলে, কোনো ক্লাউড-ভিত্তিক AI সেবার প্রয়োজন হয় না। **এটি কীভাবে কাজ করে** অ্যাসিস্ট্যান্টটি IterDRAG পেপার দ্বারা অনুপ্রাণিত একটি পুনরাবৃত্তিমূলক রিসার্চ লুপ অনুসরণ করে: 1. **কোয়েরি জেনারেশন**: ব্যবহারকারীর দেওয়া একটি বিষয়ের উপর ভিত্তি করে একটি লোকাল LLM একটি ওয়েব সার্চ কোয়েরি তৈরি করে। 2. **ওয়েব সার্চ**: একটি কনফিগারযোগ্য সার্চ ইঞ্জিন (ডিফল্টভাবে DuckDuckGo, অথবা SearXNG, Tavily, বা Perplexity) প্রাসঙ্গিক সূত্র সংগ্রহ করে। 3. **সারসংক্ষেপণ**: LLM রিসার্চ বিষয়ের সাথে সম্পর্কিতভাবে সার্চ ফলাফল সারসংক্ষেপ করে। 4. **ঘাটতি বিশ্লেষণ**: LLM সারসংক্ষেপের উপর প্রতিফলন করে জ্ঞানের ঘাটতি চিহ্নিত করে। 5. **নতুন কোয়েরি**: চিহ্নিত ঘাটতিগুলো মোকাবেলার জন্য একটি নতুন সার্চ কোয়েরি তৈরি করা হয়। 6. **পুনরাবৃত্তি**: ব্যবহারকারীর নির্ধারিত সংখ্যক চক্রের জন্য ধাপ ২–৫ পুনরাবৃত্তি হয় (ডিফল্ট: ৩)। চূড়ান্ত আউটপুট হলো একটি markdown ফাইল যাতে ব্যবহৃত সকল সূত্রের উদ্ধৃতিসহ রিসার্চ সারসংক্ষেপ থাকে। **মডেল সাপোর্ট** - **Ollama**: Ollama-এর লাইব্রেরিতে উপলব্ধ যেকোনো মডেল সমর্থন করে (যেমন DeepSeek R1, Llama 3.2)। `OLLAMA_BASE_URL` এবং `LOCAL_LLM` এনভায়রনমেন্ট ভেরিয়েবলের মাধ্যমে কনফিগারেশন। - **LMStudio**: OpenAI-সামঞ্জস্যপূর্ণ API সার্ভারসহ LMStudio-তে লোড করা মডেল সমর্থন করে। `LMSTUDIO_BASE_URL` এবং `LOCAL_LLM`-এর মাধ্যমে কনফিগারেশন। - **টুল কলিং**: আগস্ট ২০২৫ অনুযায়ী, gpt-oss-এর মতো মডেলের জন্য টুল কলিং সমর্থন করে যেগুলো Ollama-তে JSON মোড সমর্থন করে না। **সার্চ ইঞ্জিন অপশন** - **DuckDuckGo** (ডিফল্ট): কোনো API কী প্রয়োজন নেই। - **SearXNG**: স্ব-হোস্টেড মেটাসার্চ ইঞ্জিন। - **Tavily**: API কী প্রয়োজন। - **Perplexity**: API কী প্রয়োজন। **ডিপ্লয়মেন্ট** - **LangGraph Studio**: ইন্টারঅ্যাকটিভ UI-এর জন্য লোকালভাবে `langgraph dev` দিয়ে চালু করুন, যেখানে আপনি সেটিংস কনফিগার করতে এবং ধাপে ধাপে রিসার্চ প্রক্রিয়া দেখতে পারবেন। - **Docker**: একটি Dockerfile প্রদান করা হয়েছে, তবে Ollama-কে একটি নির্ভরশীল সেবা হিসেবে আলাদাভাবে চালাতে হবে। - **কনফিগারেশন অগ্রাধিকার**: এনভায়রনমেন্ট ভেরিয়েবল > LangGraph UI কনফিগারেশন > Configuration ক্লাসে ডিফল্ট মান। **প্রযুক্তিগত বিবরণ** - স্টেটফুল, মাল্টি-স্টেপ এজেন্ট ওয়ার্কফ্লোর জন্য LangGraph দিয়ে নির্মিত। - এনভায়রনমেন্ট ভেরিয়েবল ব্যবস্থাপনার জন্য `python-dotenv` ব্যবহার করে। - স্ট্রাকচার্ড JSON আউটপুটে সমস্যা হয় এমন মডেলের জন্য ফলব্যাক ব্যবস্থা অন্তর্ভুক্ত (যেমন DeepSeek R1 7B এবং 1.5B)। - একটি TypeScript পোর্ট আলাদা রিপোজিটরিতে উপলব্ধ। - ব্রাউজার সামঞ্জস্যতা: Firefox সুপারিশ করা হয়; Safari-তে মিক্সড-কনটেন্ট সতর্কতা আসতে পারে। **ব্যবহারের ক্ষেত্র** - ক্লাউড AI সেবায় ডেটা না পাঠিয়ে যেকোনো বিষয়ে গভীর গবেষণা। - ব্যক্তিগত বা পেশাদার ব্যবহারের জন্য উদ্ধৃতিসহ রিসার্চ রিপোর্ট তৈরি। - ঘাটতি-সচেতন সার্চ কৌশলসহ পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে বিষয় অন্বেষণ। - এজেন্টিক AI রিসার্চ ওয়ার্কফ্লো কীভাবে কাজ করে তা শেখা।