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GitHub 热门项目：开放深度研究

摘要

GitHub项目：open-deep-research 仓库地址：https://github。com/btahir/open-deep-research Stars：2137 | 作者：btahir 项目描述：Open source alternative to Gemini Deep Research。

and the search results your

2026-05-20 1 阅读 GitHub Trending

一个强大的开源研究助手，可以根据网络搜索结果生成全面的人工智能报告。与其他 Deep Research 解决方案不同，它提供与多个 AI 平台的无缝集成，包括 Google、OpenAI、Anthropic、DeepSeek，甚至本地模型 - 让您可以根据您的特定研究需求自由选择完美的 AI 模型。 该应用程序的功能分为三个关键步骤： 1. **搜索结果检索**：应用程序使用 Google 自定义搜索或 Bing 搜索 API（可配置）获取指定搜索词的综合搜索结果。 2. **内容提取**：利用JinaAI，检索并处理所选搜索结果的内容，确保信息准确且相关。 3. **报告生成**：通过精选的搜索结果和提取的内容，该应用程序使用您选择的 AI 模型（Gemini、GPT-4、Sonnet 等）生成详细的报告，提供根据您的自定义提示定制的富有洞察力的综合输出。 4. **知识库**：在个人知识库中保存和访问您生成的报告，以供将来参考和轻松检索。 Open Deep Research 结合了强大的工具，可以在用户友好的开源平台中简化研究和报告创建。您可以根据您的需求自定义应用程序（选择您的首选搜索提供商、AI 模型、自定义提示、更新速率限制以及配置获取和选择的结果数量）。 ## 特点 - ? 使用 Google 或 Bing API 进行灵活的网络搜索 - ⏱️ 基于时间的搜索结果过滤 - ? 从网页中提取内容 - ? 多平台人工智能支持（Google Gemini、OpenAI GPT、Anthropic Sonnet） - ? 灵活的模型选择和精细的配置 - ?多种导出格式（PDF、Word、文本） - ? 用于保存和访问过去报告的知识库 - ⚡ 速率限制以确保稳定性 - ?响应式设计 ### 本地文件支持 该应用程序支持分析本地文件以进行研究和报告生成。您可以： - 直接通过界面上传TXT、PDF和DOCX文件 - 处理本地文档和网络搜索结果 - 从本地文件生成报告，无需网络搜索 - 结合本地文件和网络资源的见解 使用本地文件： 1. 在搜索界面点击上传按钮(⬆️) 2. 选择您的文件（支持的格式：TXT、PDF、DOCX） 3. 该文件将在您的结果中显示为自定义源 4. 选择它并单击“生成报告”来分析其内容 ### 知识库 知识库功能允许您： - 保存生成的报告以供将来参考（报告保存在浏览器的本地存储中） - 访问您的研究历史 - 快速加载和查看过去的报告 - 随着时间的推移建立个人研究图书馆 ### 流程：深入研究和报告 Consolida