इस प्रोजेक्ट के बारे में

लोकल डीप रिसर्चर एक पन-सोर्स, पूरी तरह से स्थानीय वेब शोध और रिपोर्ट-लेखन सहायक है जो LangGraph पर बनाया गया है। यह पूरी तरह से आपकी मशीन पर चलता है, Ollama या LMStudio द्वारा होस्ट किए गए किसी भी LLM का उपयोग करता है, और इसके लिए किसी क्लाउड-आधारित AI सेवा की आवश्यकता नहीं होती। **यह कैसे काम करता है** यह सहायक IterDRAG पेपर से प्रेरित एक पुनरावृत्त शोध लूप का पालन करता है: 1. **क्वेरी जनरेशन**: उपयोगकर्ता द्वारा दिए गए विषय पर, एक स्थानीय LLM एक वेब सर्च क्वेरी जनरेट करता है। 2. **वेब सर्च**: एक कॉऩ्िगर करने योग्य सर् इंजन (डिफ़ॉल्ट रूप से DuckDuckGo, या SearXNG, Tavily, या Perplexity) प्रासंगिक स्रोत प्राप्त करता है। 3. **सारांशीकरण**: LLM शोध विषय के संबंध में सर् परिणामों का सारांश प्रस्तुत करता है। 4. **गैप विश्लेषण**: LLM ज्ञान अंतराल की पहचान करने के लिए सारांश पर विचार करता है। 5. **नई क्वेरी**: पहचाने गए अंतरालों को संबोधित करने के लिए एक नई सर्च क्वेरी जनरेट की जाती है। 6. **पुनरावृत्ति**: चरण 2–5 उपयोगकर्ता-निर्धारित चक्रों की संख्या (डिफ़ॉल्ट: 3) के लिए दोहराए जाते हैं। अंतिम आउटपुट एक मार्कडाउन फ़ाइल है जिसमें उपयोग किए गए सभी स्रोतों के उद्धरणों के साथ शोध सारांश शामिल होता है। **मॉडल समर्थन** - **Ollama**: Ollama की लाइब्रेरी में उपलब्ध किसी भी मॉडल का समर्थन करता है (जैसे, DeepSeek R1, Llama 3.2)। `OLLAMA_BASE_URL` और `LOCAL_LLM` एनवायरनमेंट वेरिएबल्स के माध्यम से कॉन्फ़िगरेशन। - **LMStudio**: OpenAI-संगत API सर्वर के साथ LMStudio में लोड किए गए मॉडलों का समर्थन करता है। `LMSTUDIO_BASE_URL` और `LOCAL_LLM` के माध्यम से कॉन्फ़िगरेशन। - **टूल कॉलिंग**: अगस्त 2025 तक, gpt-oss जैसे मॉडलों के लिए टूल कॉलिंग का समर्थन करता है जो Ollama में JSON मोड का समर्थन नहीं करते। **सर्च इंजन विकल्प** - **DuckDuckGo** (डिफ़ॉल्ट): किसी API कुंजी की आवश्यकता नहीं। - **SearXNG**: स्व-होस्टेड मेटासर्च इंजन। - **Tavily**: API कुंजी की आवश्यकता है। - **Perplexity**: API कुंजी की आवश्यकता है। **डिप्लॉयमेंट** - **LangGraph Studio**: इंटरैक्टिव UI के लिए स्थानीय रूप से `langgraph dev` के साथ लॉन्च करें, जहाँ आप सेटिंग्स कॉन्फ़िगर कर सकते हैं और शोध प्रक्रिया को चरण-दर-चरण देख सकते हैं। - **Docker**: एक Dockerfile प्रदान किया गया है, लेकिन Ollama को एक अलग निर्भर सेवा के रूप में चलाया जाना चाहिए। - **कॉन्फ़िगरेशन प्राथमिकता**: एनवायरनमेंट वेरिएबल्स > LangGraph UI कॉन्फ़िगरेशन > Configuration क्लास में डिफ़ॉल्ट मान। **तकनीकी विवरण** - स्टेटफुल, मल्टी-स्टेप एजेंट वर्कफ़्लो के लिए LangGraph के साथ बनाया गया। - एनवायरनमेंट वेरिएबल प्रबंधन के लिए `python-dotenv` का उपयोग करता है। - संरचित JSON आउटपुट में कठिनाई का सामना करने वाले मॉडलों (जैसे, DeepSeek R1 7B और 1.5B) के लिए फ़ॉलबैक तंत्र शामिल हैं। - एक TypeScript पोर्ट एक अलग रिपॉजिटरी में उपलब्ध है। - ब्राउज़र संगतता: Firefox की सिफारिश की जाती है; Safari में मिश्रित-सामग्री चेतावनियाँ आ सकती हैं। **उपयोग के मामले** - क्लाउड AI सेवाओं को डेटा भेजे बिना किसी भी विषय पर गहन शोध। - व्यक्तिगत या व्यावसायिक उपयोग के लिए उद्धृत शोध रिपोर्ट तैयार करना। - गैप-जागरूक सर्च रणनीतियों के साथ वियों की पुनरावृत्त खोज। - एजेंटिक AI शोध वर्कफ़्लो कैसे काम करते हैं, यह सीखना।