本地深度研究
local-deep-research
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🧩 软硬件结合
已发布
项目简介
~95% on SimpleQA (e.g. Qwen3.6-27B on a 3090). Supports all local and cloud LLMs (llama.cpp, Ollama, Google, ...). 10+
Local Deep Research 是一个完全开源的 AI 研究助手，旨在让你在本地运行深度、智能化的研究任务，同时完全掌控自己的数据。它的核心能力是结合多个大语言模型（LLM）和搜索引擎，进行带有准确引用的深度调研，并最终生成结构化的知识库。该项目最引人注目的成就是，它首次在单张 RTX 3090 显卡上（搭配 Qwen3.6-27B 模型）实现了约 95% 的 SimpleQA 准确率和 77% 的 xbench-DeepSearch 得分，证明了本地化深度研究的可行性。
标签
项目特点
**自主研究**：用户提出复杂问题，LDR自动进行网络、学术论文和用户文档的搜索，并综合生成带引用的报告。
**多种研究策略**：提供20多种研究策略，包括快速事实、深度分析和学术研究等。
**LangGraph Agent策略**：一种自主代理研究模式，LLM自行决定搜索内容、使用哪些专业搜索引擎（如arXiv、PubMed、Semantic Scholar等），并在何时进行综合。
**构建知识库**：每次研究发现的资源可以直接下载到加密的本地库中，并进行索引和嵌入，方便后续搜索。
**隐私与安全**：每个用户拥有独立的SQLCipher数据库，使用AES-256加密（Signal级别安全）。支持完全本地运行，数据不离开用户机器。
**多平台支持**：支持Docker、Docker Compose和pip安装，兼容Linux、macOS和Windows。
技术规格
| 核心功能 | AI驱动的研究助手，支持自主研究和知识库构建 |
|---|---|
| 支持的LLM | 所有本地和云端LLM（如llama.cpp、Ollama等） |
| 搜索引擎 | 支持网络搜索、学术论文搜索（arXiv、PubMed、Semantic Scholar等） |
| 基准测试 | SimpleQA ~95%准确率，xbench-DeepSearch 77%准确率（使用Qwen3.6-27B） |
| 数据库 | SQLCipher加密数据库（AES-256） |
| 部署方式 | Docker、Docker Compose、pip |
| 平台支持 | Linux、macOS、Windows（WSL2） |
| 硬件要求 | 推荐NVIDIA GPU（如RTX 3090）以获得最佳性能 |
项目资源
搜索资源
物料清单 (BOM)
| 物料名称 | 数量 | 参考价格 | 备注 |
|---|---|---|---|
| Docker | 1 | — | 推荐部署方式 |
| Ollama | 1 | — | LLM运行环境 |
| SearXNG | 1 | — | 搜索引擎 |
| Python 3.x | 1 | — | pip安装方式需要 |
| NVIDIA GPU（如RTX 3090） | 1 | — | 推荐，用于本地LLM推理 |
能力画像
⚪ 记忆与知识检索: 5/5
🔵 逻辑推演: 4/5
⚪ 表达与交流: 3/5
⚪ 感知与观察: 2/5
⚪ 数理与计算: 3/5
⚪ 动手与操作: 2/5
⚪ 狂热与坚持: 2/5
⚪ 创造与创新: 4/5
视频
所需技能
🔧 **动手能力**：能够使用Docker进行容器化部署，或使用pip进行Python包安装。
💻 **编程能力**：基本的命令行操作能力，能够配置环境变量和修改配置文件。
⚡ **电子电路**：不涉及。
适用场景
**学术研究**：快速搜索和综合学术论文，生成带引用的研究报告。
**知识管理**：构建个人知识库，对文档进行索引和搜索。
**事实核查**：快速获取和验证事实信息。
**深度分析**：对复杂问题进行多角度、多来源的深度分析。
**隐私敏感研究**：需要完全本地运行、数据不离开用户设备的研究场景。