Помощник сценариста▸ 
AI Приложения 
AI Новости node-DeepResearch: инструмент DeepSearch от Jina AI для глубокого анализа сложных вопросов
小编 ·
node-DeepResearch: инструмент DeepSearch от Jina AI для глубокого анализа сложных вопросов
Jina AI недавно представил инструмент DeepSearch : node-DeepResearch. node-DeepResearch — это инструмент автоматизированных исследований с открытым исходным кодом, который может выполнять поиск, чтение веб-страниц и логические рассуждения до тех пор, пока не будет найден ответ на поставленный вопрос. Он подходит для задач автоматизированного поиска информации и интеллектуальных вопросно-ответных систем, объединяя поисковые системы и большие языковые модели (LLM) для повышения эффективности исследований.
I. Основные функции:
Автоматический поиск и логические рассуждения: использует поисковые системы для поиска релевантных веб-страниц и посредством больших моделей (таких как Gemini) выполняет логические рассуждения для генерации итогового ответа.
Интеллектуальное чтение веб-страниц: в сочетании с Jina Reader позволяет извлекать ключевое содержимое из веб-страниц, повышая точность получения информации.
Настраиваемые API: пользователи могут настроить собственный Gemini API и Jina Reader API для оптимизации результатов запросов.
II. Сценарии применения:
Обзор литературы: помогает исследователям быстро находить и систематизировать литературу по соответствующей области, формируя отчёт об обзоре литературы.
Маркетинговые исследования: быстрый сбор и анализ рыночных данных, понимание действий конкурентов, отраслевых тенденций и т. д.
Новостные репортажи: быстрый сбор и систематизация справочной информации и связанных материалов о новостных событиях, что помогает журналистам оперативно готовить новостные материалы.
Помощь в обучении: помогает студентам решать сложные академические вопросы, предоставляя учебные материалы и эталонные ответы.
Политические исследования: помогает разработчикам политики собирать и анализировать справочную информацию о соответствующих политиках, результаты их реализации и т. д.
III. Основные цели:
Автоматизированный поиск информации: поиск релевантной информации с помощью поисковых систем.
Многошаговые рассуждения: обработка сложных многошаговых задач путём их пошагового разбиения и решения.
Обратная связь о ходе выполнения в реальном времени: предоставление обновлений прогресса в реальном времени, позволяющих пользователю отслеживать выполнение запроса.
Гибкость: поддержка различных типов запросов — от простых фактологических вопросов до сложных открытых задач.
IV. Ключевые особенности
Непрерывный поиск и чтение:
Поиск релевантной информации на основе поисковых систем (таких как Brave или DuckDuckGo).
Чтение содержимого веб-страниц до тех пор, пока не будет найден ответ на вопрос или не будет достигнут заданный лимит бюджета токенов.
Многошаговые рассуждения:
Разбиение сложных вопросов на несколько шагов и их последовательное решение.
Поддержка длительных задач для обеспечения получения точных результатов.
Обратная связь о ходе выполнения в реальном времени:
Предоставление обновлений прогресса в реальном времени через Web Server API; пользователь может получать статус запроса с помощью HTTP-запросов.
Гибкие способы формирования запросов:
Поддержка различных типов запросов — от простых вопросов до сложных открытых задач.
V. Технические принципы
Языковая модель:
В качестве основной языковой модели используется Gemini, отвечающая за генерацию ответов и логику рассуждений.
Gemini — мощная универсальная языковая модель, способная решать множество задач обработки естественного языка.
Обработка содержимого веб-страниц:
Использование Jina Reader для преобразования содержимого веб-страниц в чистый текстовый формат, пригодный для обработки языковой моделью.
Jina Reader — инструмент с открытым исходным кодом, специально предназначенный для обработки содержимого HTML-страниц.
Поиск и извлечение информации:
Получение релевантной информации с использованием поисковых систем.
Автоматическое извлечение полезного содержимого веб-страниц для дальнейшего анализа и рассуждений.
Процесс многошаговых рассуждений:
Инициализация: задание начального контекста и переменных.
Проверка бюджета: на каждом шаге проверяется, не превышен ли бюджет токенов.
Формирование подсказки: генерация входной подсказки для языковой модели на основе текущего вопроса.
Генерация моделью: вызов Gemini для генерации ответа или следующего действия.
Обработка действия: выполнение соответствующей операции в соответствии с сгенерированным действием.
Оценка результата: оценка того, удовлетворяет ли сгенерированный ответ требованиям вопроса; если нет — рассуждения продолжаются.
Цикл и завершение: если ответ найден в пределах бюджета, запрос завершается; в противном случае активируется «Beast Mode» для генерации итогового ответа.
VI. Как развернуть node-DeepResearch?
1. Установка зависимостей
# 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. Запуск из командной строки
# 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. Вызов 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?"}'GitHub-репозиторий: https://github.com/jina-ai/node-DeepResearch
