Local Deep Research 프로젝트 소개
AI 연구나 정보 검색을 할 때 단순히 검색 엔진 결과만 참고하는 것이 아니라, 심층적인 분석과 반복적인 검증이 필요합니다. 특히 논문이나 과학적 연구 자료 등을 다룰 때는 일반적으로 더 정교한 접근 방식이 요구됩니다. Local Deep Research는 여러 LLM(대형 언어 모델)과 검색 엔진을 활용하여 깊이 있는 연구를 자동화하는 AI 기반 도구입니다. 로컬 환경에서 실행되므로 개인정보 보호를 강화하면서도, 클라우드 기반 LLM을 활용하여 더욱 강력한 성능을 발휘할 수도 있습니다.
Local Deep Research는 인공지능을 활용한 자동화 연구 도구입니다. Ollama와 같은 로컬 AI 모델을 활용할 수도 있고, OpenAI GPT나 Anthropic Claude와 같은 API를 제공하는 LLM들을 이용할 수도 있습니다. Local Deep Research는 OpenAI의 Deep Research와 유사하게 동작합니다. 즉, 기본적으로 특정 연구 주제에 대해 반복적인 검색과 질문을 수행하며, 신뢰할 수 있는 출처를 기반으로 한 심층적인 분석 보고서를 생성합니다.
Local Deep Research의 주요 특징은 다음과 같습니다:
-
자동 심층 연구 기능: 반복적인 질의와 연구 자동화
-
인용 추적 및 출처 검증: 논문 및 웹 문서 출처 관리
-
다양한 검색 엔진 통합: Wikipedia, arXiv, PubMed, DuckDuckGo 등 지원
-
로컬 AI 및 클라우드 LLM 지원: Ollama, GPT, Claude 등 유연한 모델 선택 가능
-
강력한 개인 문서 검색 기능: 로컬 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 지원
-
웹 인터페이스 제공: 터미널뿐만 아니라 웹 대시보드를 통한 간편한 사용 가능
주요 기능
심층 연구 기능 
-
질의 기반의 반복적 연구 및 정보 분석
-
연구 과정에서 자동으로 추가 질문을 생성하여 탐색 범위를 확장
-
논문, 기사, 블로그 등 다양한 출처를 검색하여 출처 검증
-
검색 결과를 단순 나열하는 것이 아니라 정보를 정리하여 보고서 형태로 제공
다양한 LLM 지원 
-
로컬 실행 가능: Ollama를 이용한 개인 PC AI 처리
-
클라우드 모델 사용 가능: OpenAI GPT, Claude 등 활용 가능
-
LangChain 연동: 다양한 모델 선택 및 조합 가능
연구 보고서 및 요약 제공 
-
심층 보고서 자동 생성 (인용 포함)
-
간략한 연구 요약 지원
-
PDF 다운로드 기능 제공
개인정보 보호 중심 
-
로컬 환경에서 실행 가능하여 데이터 유출 방지
-
클라우드 API 사용 시에도 환경변수 기반 설정 가능
검색 엔진 연동 
-
자동 검색 엔진 선택 기능 제공 (Wikipedia, arXiv, PubMed 등)
-
웹페이지 전체 내용 분석 (일반 검색 엔진과 달리 일부만 가져오는 것이 아님)
-
Google, DuckDuckGo, The Guardian, SerpAPI 등 다양한 검색 엔진 지원
로컬 문서 검색 (RAG) 
-
PDF, 텍스트, Markdown 문서 등을 벡터 임베딩하여 검색 가능
-
연구 논문, 개인 노트, 문서 자료 등을 체계적으로 정리
-
검색 시 자동으로 문서 내 관련 부분을 찾아 분석
라이선스
Local Deep Research 프로젝트는 MIT License로 공개되어 있으며, 자유롭게 사용할 수 있습니다.
Local Deep Research 프로젝트 GitHub 저장소
더 읽어보기
-
OpenAI의 Deep Research를 오픈소스로 재현한 3가지 프로젝트 소개 (feat. Hugging Face, Jina AI, Firecrawl)
-
SurveyX, LLM을 활용한 학술 조사 자동화(Academic Survey Automation via Large Language Models)
-
Ollama Deep Researcher: Local LLM을 활용한 Web Research Assistant (feat. LangChain)
-
Google, 과학 연구 과정에서 연구자를 돕는 'AI 공동연구자(AI Co-Scientist)' 공개 (feat. Gemini 2.0)
이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다.
파이토치 한국 사용자 모임
이 정리한 이 글이 유용하셨나요? 회원으로 가입하시면 주요 글들을 이메일
로 보내드립니다! (기본은 Weekly지만 Daily로 변경도 가능합니다.)
아래
쪽에 좋아요
를 눌러주시면 새로운 소식들을 정리하고 공유하는데 힘이 됩니다~