本地深度研究 local-deep-research

⭐⭐⭐☆☆ (3/5) 🧩 软硬件结合 已发布
LearningCircuit 2824 Stars 未知 BOM 完整度: /5 教程完整度: /5
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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

academia anthropic arxiv brave deep-research

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
支持的LLM
搜索引擎
基准测试
数据库
部署方式
平台支持
硬件要求

项目资源

LearningCircuit/local-deep-research localdeepresearch/local-deep-research project/local-deep-research discord.gg/ttcqQeFcJ3 r/LocalDeepResearch www.youtube.com/@local-deep-research local-deep-research/ldr-benchmarks 1t1n6o8/we_are_finally_there_qwen3627b_agentic_search_957 www.youtube.com/watch?v=pfxgLX-MxMY&t=1999

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

所需工具

工具用途是否必需
Docker 容器化部署 ▢ 推荐
Ollama 运行本地LLM ✅ 是
SearXNG 提供搜索服务 ✅ 是
Python pip安装和运行 ▢ 推荐
Git 克隆仓库 ▢ 推荐

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

watch

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。