Deep Research Web UI

Deep Research Web UI – 开源 AI 研究助手，逐步深入挖掘研究主题

Deep Research Web UI是什么

Deep Research Web UI 是一款开源的人工智能研究助手，旨在帮助用户高效、深入地进行学术研究。它通过利用 AI 驱动的迭代搜索功能，逐步探索特定主题，并以树状结构的形式可视化研究进程，使用户能够清晰地理解 AI 的推理过程及信息收集路径。该工具支持多种语言搜索，满足全球化研究需求，同时允许用户将研究报告导出为 Markdown 或 PDF 格式，便于保存和分享。

Deep Research Web UI的主要功能

深入研究：通过多轮次搜索与推理，逐步剖析研究主题，自动扩展和细化问题，提供全面的研究成果。AI 助手会实时调整搜索方向，以确保研究的深度与广度。
搜索可视化：以树形图展示研究过程，清晰呈现每个节点的搜索内容与推理逻辑，帮助用户追踪 AI 的研究路径。
节点信息管理：用户可以查看每个节点的详细信息，包括搜索结果和引用链接，同时对节点进行标记、删除或重新搜索。
多语言支持：支持多种语言的搜索与研究，包括但不限于英语、中文、荷兰语等，以满足不同用户的需求。
联网搜索与信息检索：Deep Research Web UI 能够实时访问互联网，检索相关信息，包括文本、图像和 PDF 文件等。通过智能搜索算法，提高信息检索的效率和准确性，支持多种搜索服务，如 Tavily 和 Firecrawl。
数据分析与处理：检索到的信息后，Deep Research Web UI 会对数据进行分析，提取关键信息。它可以处理多模态数据，包括文本、图像和表格等，并通过自定义算法解析和理解表格、图表中的数据，进行结构化处理。
报告生成与可视化：基于分析结果，Deep Research Web UI 会生成详细的研究报告，内容包括清晰的引用和对研究过程的总结，涵盖文本信息、图像、表格和图表等多种形式。
浏览器端运行：所有配置和 API 请求均在浏览器端完成，用户数据不会上传至服务器，确保隐私安全。
支持多种 AI 服务：兼容 OpenAI、DeepSeek、OpenRouter、Ollama 等多种 AI 服务，用户可根据需求选择不同模型。
自定义部署：支持通过 Docker 在本地快速部署，用户可以根据自身需求进行个性化配置。

Deep Research Web UI的技术原理

自然语言处理与语义理解：Deep Research Web UI 使用先进的自然语言处理（NLP）技术，基于 OpenAI 的 o3 模型，对用户输入的研究主题进行语义分析。
多步骤研究规划：借助强化学习技术，Deep Research Web UI 能够自主规划多步骤的研究路径。根据对问题的理解，制定详细的研究计划，包括所需搜索的信息类型、可能的信息来源及研究优先级，具备实时动态调整策略的能力。
端到端强化学习：Deep Research Web UI 使用端到端强化学习训练模型，使其具备在不同领域进行推理和复杂浏览任务的能力。这种方法的核心是让模型学会自主规划和执行多步骤过程，以找到相关数据，并根据实时信息进行调整与适应。