Ollama Deep Researcher
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
如何解决Ollama连接问题?
API密钥丢失怎么办?
如何提高研究效率?
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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