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Ollama Deep Researcher
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替代品
什么是Ollama Deep Researcher?
Ollama Deep Researcher是一个基于模型上下文协议（MCP）的服务器工具，它利用本地大型语言模型（LLM）通过Ollama进行深入研究。它能够生成搜索查询、汇总网络搜索结果、反思知识缺口并迭代优化研究。如何使用Ollama Deep Researcher?
首先配置服务器参数如最大迭代次数、LLM模型和搜索引擎API，然后输入研究主题即可开始研究。适用场景
适用于需要深入研究特定话题的专业人士，例如学术研究、市场分析或行业洞察。主要功能
迭代式研究通过多次循环迭代，逐步细化和优化研究结果。
多搜索引擎支持支持Tavily和Perplexity两种搜索引擎API，提供多样化搜索选项。
结果可视化以Markdown格式生成研究总结，附带所有引用来源。
优势与局限性
优势
无需联网即可运行，保护隐私数据。
支持多种LLM模型，适应不同应用场景。
生成的研究结果可长期保存并重复利用。
局限性
需要一定的计算资源（至少8GB内存）。
配置过程可能涉及多个API密钥设置。
对复杂问题的处理能力取决于所选LLM模型的能力。
如何使用
安装依赖确保已安装Node.js、Python 3.10及以上版本，并安装所需依赖。
配置服务器编辑配置文件并添加API密钥，如Tavily、Perplexity和LangSmith。
启动服务器运行服务器脚本以启动MCP服务。
使用案例
AI-First应用研究研究AI-First应用在医疗行业的具体案例，如PathAI的PLUTO模型。
行业趋势分析分析特定行业的发展趋势和关键技术。
常见问题
1
如何解决Ollama连接问题？确保Ollama服务正在运行，可以尝试在终端中执行'ollama serve'命令。
2
API密钥丢失怎么办？检查配置文件中的密钥是否正确填写，并确保每个密钥都有足够的权限。
3
如何提高研究效率？合理配置maxLoops参数，选择合适的LLM模型，并充分利用搜索引擎API的优势。
相关资源
Ollama官方文档了解Ollama及其支持的LLM模型。
Tavily API文档获取Tavily搜索引擎API的使用指南。
Perplexity API文档学习如何使用Perplexity API进行网络搜索。
LangSmith官网了解更多关于LangSmith的追踪和监控功能。
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