node-DeepResearch: la herramienta DeepSearch de Jina AI para profundizar en preguntas complejas 243

Jina AI ha lanzado recientemente una herramienta de DeepSearch: node-DeepResearch. node-DeepResearch es una herramienta de investigación automatizada de código abierto que puede buscar, leer páginas web y razonar hasta encontrar la respuesta a una pregunta. Es adecuada para tareas de recuperación automatizada de información y preguntas y respuestas inteligentes, combinando motores de búsqueda y modelos de lenguaje grandes (LLM) para mejorar la eficiencia de la investigación.

1. Funciones principales:

• Búsqueda y razonamiento automáticos: utiliza motores de búsqueda para encontrar páginas web relevantes y razona mediante modelos grandes (como Gemini) para generar la respuesta final.

• Lectura inteligente de páginas web: combinado con Jina Reader, puede extraer contenido clave de las páginas web, mejorando la precisión en la obtención de información.

• API configurable: los usuarios pueden configurar su propia API de Gemini y API de Jina Reader para optimizar los resultados de las consultas.

2. Escenarios de aplicación:

• Revisión de literatura: ayuda a los investigadores a buscar y organizar rápidamente materiales bibliográficos en campos relacionados, generando informes de revisión de literatura.

• Investigación de mercado: recopila y analiza rápidamente datos de mercado, comprendiendo la dinámica de la competencia, las tendencias del sector, etc.

• Reportajes de noticias: recopila y organiza rápidamente información de fondo y reportajes relacionados sobre eventos noticiosos, ayudando a los periodistas a redactar artículos de noticias con rapidez.

• Apoyo al aprendizaje: ayuda a los estudiantes a resolver preguntas académicas complejas, proporcionando materiales de estudio y respuestas de referencia.

• Investigación de políticas: ayuda a los responsables de políticas a recopilar y analizar información de fondo sobre políticas relevantes, efectos de implementación, etc.

3. Objetivos principales:

• Recuperación automatizada de información: buscar información relevante mediante motores de búsqueda.

• Razonamiento multipaso: manejar problemas complejos de varios pasos, descomponiéndolos y resolviéndolos paso a paso.

• Retroalimentación de progreso en tiempo real: proporciona actualizaciones de progreso en tiempo real, permitiendo a los usuarios seguir el avance de la consulta.

• Flexibilidad: admite diversos tipos de consultas, desde preguntas factuales sencillas hasta preguntas abiertas complejas.

4. Características clave

Búsqueda y lectura continuas:

• Busca información relevante basándose en motores de búsqueda (como Brave o DuckDuckGo).

• Lee el contenido de las páginas web hasta encontrar la respuesta a la pregunta o alcanzar el límite de presupuesto de tokens preestablecido.

Razonamiento multipaso:

• Descompone problemas complejos en varios pasos y los resuelve uno por uno.

• Admite el procesamiento de tareas de larga duración, garantizando resultados precisos.

Retroalimentación de progreso en tiempo real:

• Proporciona actualizaciones de progreso en tiempo real a través de la API del servidor web, permitiendo a los usuarios obtener el estado de la consulta mediante solicitudes HTTP.

Métodos de consulta flexibles:

• Admite varios tipos de necesidades de consulta, incluyendo preguntas sencillas y preguntas abiertas complejas.

5. Principios técnicos

Modelo de lenguaje:

• Utiliza Gemini como modelo de lenguaje principal, encargado de generar respuestas y lógica de razonamiento.

• Gemini es un potente modelo de lenguaje general capaz de manejar diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural.

Procesamiento del contenido de páginas web:

• Utiliza Jina Reader para convertir el contenido de las páginas web a un formato de texto plano adecuado para el procesamiento por el modelo de lenguaje.

• Jina Reader es una herramienta de código abierto diseñada específicamente para procesar el contenido de páginas HTML.

Búsqueda y extracción de información:

• Combina motores de búsqueda para obtener información relevante.

• Extrae automáticamente contenido útil de las páginas web para su posterior análisis y razonamiento.

Flujo de razonamiento multipaso:

• Inicialización: configurar el contexto inicial y las variables.

• Verificación del presupuesto: comprobar en cada paso si se ha superado el presupuesto de tokens.

• Generación de prompts: generar el prompt de entrada del modelo de lenguaje en función de la pregunta actual.

• Generación por el modelo: invoca Gemini para generar la respuesta o la siguiente acción.

• Procesamiento de acciones: ejecutar las operaciones correspondientes según la acción generada.

• Evaluación del resultado: evaluar si la respuesta generada cumple los requisitos de la pregunta; si no, continuar razonando.

• Bucle y terminación: si se encuentra la respuesta dentro del presupuesto, finalizar la consulta; de lo contrario, entrar en el "Beast Mode" para generar la respuesta final.

6. ¿Cómo desplegar node-DeepResearch?

1. Instalar dependencias

# 设置必要的环境变量
export GEMINI_API_KEY=export JINA_API_KEY=jina_ # 从 https://jina.ai/reader 获取免费的 Jina API 密钥

# 克隆仓库并安装依赖
git clone https://github.com/jina-ai/node-DeepResearch.git
cd node-DeepResearch
npm install

2. Ejecutar mediante la línea de comandos

# 提交查询请求
npm run dev # 示例
npm run dev "what is the capital of France?"
npm run dev "who will be the biggest competitor of Jina AI"

3. Llamar a la API

# 启动 Web Server
npm run serve

# 访问地址
http://localhost:3000

# 提交查询请求 (示例)
curl -X POST http://localhost:3000/api/v1/query \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"query": "What is the capital of France?"}'

Repositorio de GitHub：https://github.com/jina-ai/node-DeepResearch