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这是一个100%本地运行（仅搜索查询使用DuckDuckGo）的本地LLM研究助手，可与Mistral 7B或DeepSeek 14B协同工作，能生成带有来源的结构化研究报告。快速安装步骤包括：克隆相关代码库、安装需求文件、拉取模型以及运行主程序。

讨论总结

这个讨论主要是关于Local Deep Research这个本地LLM研究助手。一些人认为它很有前景并且打算尝试使用，也有人在做类似项目。大家讨论了它的各种特性，如本地运行、无需API密钥、使用DuckDuckGo进行网络搜索等，同时也提出了许多功能改进的建议，例如增加行内引用、支持OpenAI兼容端点、提高报告质量等，还存在对其使用方式、与其他模型协作等方面的疑问。整体氛围比较积极，大家都在积极探索这个工具的潜力。

主要观点

  1. 👍 Local Deep Research看起来有前景
    • 支持理由：具有如100%本地运行、与特定模型协同工作、生成带来源的结构化研究报告等特点。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 对原帖开源项目表示肯定，同时推荐gpt - researcher作为成熟解决方案
    • 正方观点：原帖带来新的开源选项，gpt - researcher是成熟的可推荐方案。
    • 反方观点：无
  3. 💡 认可Local Deep Research本地无API密钥运行方式，但特定需求下其他开放LLM更方便
    • 解释：本地运行避免了API密钥相关问题，但在不涉及敏感数据且需要速度时，有快速云推理的开放LLM更便利。
  4. 💡 认为Local Deep Research报告部分存在不足，希望能添加更详尽的答案
    • 解释：在使用体验中发现报告部分有所欠缺，希望有更完善的结果展示。
  5. 💡 建议Local Deep Research增加选择LLM模型的选项
    • 解释：方便用户根据需求选择合适的模型。

金句与有趣评论

  1. “😂 Looks promising, will give it a try”
    • 亮点：表达了对Local Deep Research的初步看好并且有尝试的意向。
  2. “🤔 s - kostyaev：WIP the same project, but inside GNU Emacs.”
    • 亮点：指出有类似项目正在GNU Emacs内部开展。
  3. “👀 mayzyo：Kudos to OP for bringing another open source option to us. But if anyone is looking for an existing mature solution, lookup gpt - researcher”
    • 亮点：既肯定了原帖的开源贡献，又推荐了其他成熟方案。
  4. “😉 vert1s: Well done. Seems to work pretty well with the qwen distill deepseek - r1:32b as well”
    • 亮点：认可Local Deep Research并且指出与特定模型配合效果较好。
  5. “💡 KillerX629：I tried this with qwen - 32b - r1. pretty good search patterns, but the reporting part may be a little lacking.”
    • 亮点：给出了具体的使用体验中的优缺点。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点较少，大部分人都认可Local Deep Research这个工具的潜力和价值。可能的原因是它具有一些吸引人的特性，如本地运行、开源等，这些特性符合很多用户的需求，并且大家都处于探索和优化这个工具的阶段，没有产生较大的矛盾冲突。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会继续围绕Local Deep Research的功能改进展开讨论，如增加更多的模型支持、提高报告质量等。
  • 潜在影响：如果这个工具不断完善，可能会对本地LLM研究领域产生积极影响，为更多人提供方便、高效且无需付费API的研究助手选择，也可能促使其他类似工具的改进和发展。

详细内容：

标题：Local Deep Research——本地 LLM 研究助手引发热议

近日，Reddit 上一则关于“Local Deep Research——一个本地 LLM 研究助手”的帖子引发了众多关注。该帖子介绍了这个研究助手的一些特点，如 100%本地运行，仅搜索查询使用 DuckDuckGo，可与多种模型配合工作，还提供了快速安装的步骤及相关链接。截至目前，该帖子已获得了大量点赞和众多评论。

主要的讨论方向包括对该工具的试用体验、不同模型的效果对比、功能的完善建议等。

讨论焦点与观点分析： 有人表示这个工具看起来很有前景，会尝试使用。有人正在进行相同项目，但在 GNU Emacs 中进行。有人称赞这为大家带来了新的开源选择，也有人提到如果想要成熟方案，可以查找 gpt-researcher。还有人对其效率和研究广度进行了比较的询问。

有人完全拥护本地运行且无需 API 密钥的方式，但也指出在需要速度且无敏感数据时，使用有快速云推理的开放 LLM 很方便。有人反馈使用 qwen 模型效果不错，不过认为报道部分有所欠缺，希望能增加更详尽的回答。有人尝试后认为工作效果良好，也有人提出能否增加内联引用等功能，以及选择所需 LLM 模型的选项，还有人建议支持 openAI 兼容端点。

总之，大家对这个本地 LLM 研究助手表现出了浓厚的兴趣，同时也提出了诸多建设性的意见和期望，以使其更加完善和实用。