OpenDeepResearcher: Herramienta de investigación impulsada por IA para la recopilación de información en profundidad

OpenDeepResearcher

3.5 | 103 | 0
Tipo:
Proyectos de Código Abierto
Última actualización:
2025/10/04
Descripción:
OpenDeepResearcher es una herramienta impulsada por IA que busca iterativamente información basada en una consulta del usuario utilizando SERPAPI, Jina y OpenRouter, entregando un informe final completo.
Compartir:
Investigador de IA
búsqueda iterativa
impulsado por LLM
investigación automatizada
recuperación de información

Descripción general de OpenDeepResearcher

OpenDeepResearcher: Una herramienta impulsada por IA para la investigación en profundidad

OpenDeepResearcher es un cuaderno de código abierto que funciona como un investigador de IA. Busca continuamente información basada en la consulta de un usuario hasta que recopila todos los detalles necesarios. Aprovechando servicios como SERPAPI, Jina y OpenRouter, automatiza el proceso de investigación, proporcionando informes completos sobre diversos temas. Esta herramienta está diseñada para agilizar la investigación, haciéndola más eficiente y exhaustiva.

¿Qué es OpenDeepResearcher?

OpenDeepResearcher es un cuaderno de Jupyter que implementa un investigador de IA. Está diseñado para recopilar automáticamente información sobre un tema determinado utilizando una combinación de motores de búsqueda, extracción de contenido web y modelos de lenguaje grandes (LLM).

¿Cómo funciona OpenDeepResearcher?

La herramienta opera a través de un bucle de investigación iterativo, refinando las consultas de búsqueda y procesando la información de forma asíncrona. Aquí hay un desglose de su flujo de trabajo:

  1. Entrada y generación de consultas: El usuario proporciona un tema de investigación y el LLM genera hasta cuatro consultas de búsqueda distintas.
  2. Búsqueda y procesamiento concurrentes:
    • SERPAPI: Cada consulta de búsqueda se envía a SERPAPI de forma concurrente.
    • Deduplicación: Todos los enlaces recuperados se agregan y se desduplican dentro de la iteración actual.
    • Jina y LLM: Cada enlace único se procesa de forma concurrente para obtener el contenido de la página web a través de Jina, evaluar su utilidad con el LLM y extraer información relevante si la página se considera útil.
  3. Refinamiento iterativo: El sistema pasa el contexto agregado al LLM para determinar si se necesitan más consultas de búsqueda. Se generan nuevas consultas si es necesario; de lo contrario, el bucle termina.
  4. Generación del informe final: Todo el contexto recopilado se compila y se envía al LLM para producir un informe final completo que aborde la consulta original.

Características clave:

  • Bucle de investigación iterativo: El sistema refina las consultas de búsqueda de forma iterativa hasta que no se requieren más consultas.
  • Procesamiento asíncrono: Las búsquedas, la obtención de páginas web, la evaluación y la extracción de contexto se realizan de forma concurrente para mejorar la velocidad.
  • Filtrado de duplicados: Agrega y desduplica enlaces dentro de cada ronda, asegurando que el mismo enlace no se procese dos veces.
  • Toma de decisiones impulsada por LLM: Utiliza el LLM para generar nuevas consultas de búsqueda, decidir sobre la utilidad de la página, extraer contexto relevante y producir un informe final completo.
  • Interfaz de Gradio: Ofrece una interfaz de usuario funcional a través del cuaderno open-deep-researcher - gradio.

¿Cómo usar OpenDeepResearcher?

  1. Configuración:
    • Clone o abra el cuaderno en Google Colab.
    • Instale la biblioteca nest_asyncio.
    • Configure las claves API para OpenRouter, SERPAPI y Jina.
  2. Uso:
    • Ejecute las celdas del cuaderno en orden.
    • Proporcione una consulta/tema de investigación.
    • Especifique un número máximo opcional de iteraciones.
  3. Siga el proceso de investigación: El cuaderno generará consultas de búsqueda iniciales, realizará búsquedas asíncronas y refinará iterativamente la búsqueda hasta que se genere un informe final.
  4. Vea el informe final: El informe completo se imprimirá en la salida.

¿Por qué elegir OpenDeepResearcher?

OpenDeepResearcher ofrece un enfoque único para la investigación automatizada al combinar el poder de los motores de búsqueda, la extracción de contenido web y los LLM. Es particularmente útil para:

  • Investigadores que necesitan recopilar información de forma rápida y eficiente.
  • Analistas que necesitan analizar grandes cantidades de datos.
  • Cualquiera que quiera aprender más sobre un tema en particular.

¿Para quién es OpenDeepResearcher?

Esta herramienta es ideal para:

  • Investigadores
  • Analistas de datos
  • Estudiantes
  • Cualquiera que necesite realizar una investigación en profundidad sobre un tema.

Requisitos

Para usar OpenDeepResearcher, necesitará acceso a la API y claves para los siguientes servicios:

  • API de OpenRouter
  • API de SERPAPI
  • API de Jina

Solución de problemas

  • RuntimeError con asyncio: Asegúrese de haber aplicado nest_asyncio como se muestra en la sección de configuración.
  • Problemas con la API: Verifique que sus claves API sean correctas y que no esté excediendo ningún límite de velocidad.

OpenDeepResearcher se publica bajo la licencia MIT. Consulte el archivo LICENSE para obtener más detalles.

Al aprovechar el poder de la IA y la automatización, OpenDeepResearcher hace que el proceso de investigación sea más eficiente y completo. Es una herramienta valiosa para cualquiera que busque recopilar información en profundidad sobre una amplia gama de temas.

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