Ollama Deep Researcher 소개
Ollama Deep Researcher는 LangChain에서 개발 및 공개한 프로젝트로, 로컬 LLM(Local Language Model)을 활용한 웹 리서치 어시스턴트(Web Research Assistant)입니다. 즉, 사용자가 입력한 연구 주제에 대해서 체계적으로 검색 후, 웹 문서 검색 결과를 요약하여 지식 격차를 분석한 뒤, 이를 보완하는 새로운 질의(Query)를 만들어 반복적으로 요약을 개선해 나갑니다.
Ollama Deep Researcher는 깔끔한 마크다운 형식의 리서치 요약문과 모든 참조 링크를 포함하는 리포트를 제공합니다. 이 도구는 완전 로컬에서 실행되기 때문에 보안과 개인정보 보호가 중요한 환경에서도 사용할 수 있습니다. 특히, Ollama 플랫폼에서 제공하는 LLM을 사용하며, 다음과 같은 작업을 수행합니다:
- 사용자 입력 주제를 기반으로 검색 쿼리 생성
- 검색 엔진을 활용해 관련 자료를 수집
- 자료를 요약하고 지식 격차를 분석
- 부족한 정보를 보완하기 위한 새로운 검색 쿼리 생성
- 설정된 반복 횟수 동안 요약을 계속 개선
Ollama Deep Researcher와 주요 유사 프로젝트들과의 비교해보면 다음과 같이 살펴볼 수 있습니다:
- IterDRAG: Ollama Deep Researcher는 논문 IterDRAG의 아이디어에서 영감을 받았습니다. IterDRAG는 검색 쿼리를 여러 하위 쿼리로 나누고, 각 쿼리에 대해 문서를 검색한 후 점진적으로 답을 구축합니다. Ollama Deep Researcher도 유사하게 작동하지만, 로컬 LLM을 활용하여 데이터 보안 측면에서 더욱 강력한 옵션을 제공합니다.
- LangChain의 기존 Graph 기반 도구: Ollama Deep Researcher는 LangChain의 LangGraph를 활용하며, LangGraph의 직관적인 UI와 시각화 기능이 강점입니다.
영상 튜토리얼 
Overview of Ollama Deep Researcher with R1
DeepSeek R1 모델을 로드하고 테스트하는 방법을 보여줍니다. DeepSeek R1의 Ollama용 Distilled 모델로 성능을 테스트하며 Ollama Deep Researcher의 주요 기능을 시연합니다.
Building Ollama Deep Researcher from Scratch
Ollama Deep Researcher를 처음부터 빌드하는 방법을 설명합니다. 전체 구조와 주요 설정 과정을 쉽게 이해할 수 있습니다.
Ollama Deep Research GitHub 저장소
https://github.com/langchain-ai/ollama-deep-researcher
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