开源本地化AI研究工具！彻底打通本地化智能研究工作流！

今天为大家分享一款在 GitHub 上开源的 AI 研究助手：local-deep-research。

它结合了多个大语言模型和网络搜索功能，能够在本地执行深度、迭代式的研究分析。

它的核心设计理念是“隐私与效率并重”：用户可以选择本地运行所有计算，避免数据外泄，同时享受智能化的研究体验。

这款工具基于 Python 开发，支持终端和网页界面两种使用方式。它不仅能处理网页内容，还能搜索学术资源和本地文档，最终生成结构化的研究报告并导出为 PDF。

核心功能

• • 自动化深度研究：输入一个研究主题，AI 自动挖掘相关概念，提出后续关键问题，探索更全面的信息。
• • 网络搜索：支持 DuckDuckGo、arXiv、PubMed、新闻（The Guardian）、本地 RAG 进行搜索。
• • 跟踪引用 & 验证来源：自动附带引用，确保研究内容可信。并支持交叉验证信息来源，降低 AI 幻觉，增强事实准确性。
• • 智能信息筛选 & PDF导出：筛选并整理关键数据，避免信息过载。最后可生成可视化的结构化报告，支持 PDF 导出。
• • 隐私保护：无需依赖云端 API，可以完全在本地运行，保证数据安全。

快速上手

Local Deep Research 的安装和使用过程简单，支持多种配置选项。以下是详细步骤：

① 克隆项目

git clone https://github.com/LearningCircuit/local-deep-research.git
cd local-deep-research

② 安装依赖

pip install -r requirements.txt

③ 下载模型

# 需要先安装 Ollama，地址：https://ollama.ai
ollama pull mistral

④ 配置环境变量

# Copy the template
cp .env.template .env

# Edit .env with your API keys (if using cloud LLMs)
ANTHROPIC_API_KEY=your-api-key-here  # For Claude
OPENAI_API_KEY=your-openai-key-here  # For GPT models
GUARDIAN_API_KEY=your-guardian-api-key-here  # For The Guardian search

两种使用方式：终端执行和Web界面操作。

终端执行：

python main.py

Web界面操作：

python app.py

这样会启动一个本地网络服务器，可以在浏览器中通过 http://127.0.0.1:5000 访问。

适用场景

• • 学术研究 & 论文查找：AI 帮你快速找到相关论文、医学研究，整理成结构化内容。
• • 市场 & 竞争分析：自动化情报收集，分析竞品动态、行业趋势。
• • 深度新闻 & 事实核查：跨平台查找信息，跟踪新闻来源，避免虚假信息误导。
• • 企业知识管理 & RAG 研究：结合本地知识库，让 AI 处理内部数据并生成研究报告。

写在最后

local-deep-research 的价值不仅在于提升信息处理效率，更在于其构建了可验证、可复现的研究工作流。

通过将文献检索、交叉验证、报告生成等环节标准化，该工具正在推动专业研究从”个人经验驱动”向”系统方法论驱动”的转变。

结合 多 LLM + 网络搜索 + 深度分析，能够实现 自动化研究、引用追踪、全文解析、结构化报告生成，是目前最具实用价值的本地 AI 研究工具之一！

GitHub 项目地址：https://github.com/LearningCircuit/local-deep-research

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