Open Deep Research

你是否曾为撰写一份高质量的研究报告而花费大量时间查找资料、整理信息？现在，你可以借助 Open Deep Research —— 一个由 Together AI 开源的 AI 驱动研究平台，只需提出一个问题，即可获得一份结构完整、来源可追溯、图文并茂的人工智能研究报告。

该项目基于 DeepSeek V3（通过 Together AI 提供API），具备强大的信息整合与推理能力，适用于学术研究、商业分析、新闻调查等多个场景。

🧠 核心特性

• ✅ 问题驱动研究：输入研究主题，AI 自动生成计划并迭代搜索
• ✅ 自动总结与评估：从海量网络信息中提取关键内容，并判断是否需要深入挖掘
• ✅ 完整报告输出：包括文本、图表、封面图像以及所有引用来源
• ✅ 数据持久化：报告结果将被安全存储，支持后续查阅与分享

🔧 技术架构一览

本项目采用现代 Web 技术栈构建，确保高性能与良好的开发体验：

🔄 工作流程详解

1. 提出问题：用户输入一个具体的研究问题（如“量子计算在药物发现中的应用”）
2. 生成研究计划：系统调用 Together AI 的 LLM 模型，制定初步研究步骤并拆解子问题
3. 执行网络搜索：使用搜索引擎获取最新信息，并进行多轮摘要与评估
4. 合成报告：整合所有信息，生成包含引言、正文、结论和参考文献的完整报告
5. 展示与保存：报告以结构化形式呈现给用户，并附带封面图与原始链接

📦 如何本地运行？

步骤一：获取代码

git clone https://github.com/your-fork/open-deep-research.git
cd open-deep-research

步骤二：配置依赖项

1. 注册账号：
   • Together AI
   • AWS（用于 S3 图像存储）
   • Clerk.dev（用于身份验证）
2. 创建 .env 文件
   参考 .example.env，填入你的 API 密钥和配置参数：

   NEXT_PUBLIC_CLERK_PUBLISHABLE_KEY=...
   CLERK_SECRET_KEY=...
   TOGETHER_API_KEY=...
   AWS_ACCESS_KEY_ID=...
   AWS_SECRET_ACCESS_KEY=...
   DATABASE_URL=...

步骤三：安装依赖并启动

pnpm install
pnpm run dev

应用将在 http://localhost:3000 启动。打开浏览器，登录后即可开始使用！

📌 示例演示

你可以尝试输入如下问题：

> 生成一份关于 AI 在医疗诊断中的应用的综述报告

系统将逐步完成以下任务：

• 制定研究计划（如：历史发展、当前应用、挑战与未来趋势）
• 分阶段检索相关论文、文章与案例
• 自动汇总信息，提炼关键点
• 插入图表与封面图（来自网络搜索结果）
• 输出格式完整的 HTML 或 Markdown 文档

📚 应用场景建议

🛡️ 注意事项

• 当前模型依赖 Together AI 提供的远程 API，需确保网络可达；
• 若需增强隐私性，可考虑部署本地大模型（如 Llama 3）替代 Together AI；
• 图像和报告内容均来源于网络，使用时请遵守相应版权规定。