1.4k Stars!DeepSeek R1 版Deep Research 来了!

开源版Deep Research 来了,在你本地浏览器里就能跑!

还在为查资料、做研究而头疼吗?

还在为OpenAI 抠门且昂贵的Deep Research 而愤怒吗?

Github上的这个项目直接把「深度研究」搬进了你的浏览器!

deep-research-web-ui 这个项目能把搜索引擎、网页抓取和大语言模型完美融合,让你轻松进行深入研究,而且还支持 DeepSeek R1 这个强大的推理模型!

它有多强?

与传统AI助手相比,这个工具简直就是研究狂魔

它不是简单地回答你的问题,而是迭代式地进行深度研究,像个不知疲倦的研究员一样挖掘信息。

更重要的是,这个工具完全在你的浏览器内运行,你的隐私和安全得到了最大保障。

不用担心敏感数据泄露,因为所有配置、API请求等都在本地完成!

也不用邀请码,想用就能用!

实时反馈功能让你不再盲等结果,AI的回应会直接在界面上流式显示,研究过程一目了然。

技术亮点拆解

看完功能介绍,你可能会好奇它的技术实现。我整理如下:

  • 树状可视化:整个研究过程以树状结构展现,让你清晰看到研究的每一步分支和走向

  • 多语言支持:不管你想用中文、英文还是其他语言进行搜索,它都能完美支持

  • 导出功能:研究报告可以直接导出为Markdown或PDF格式,方便分享和存档

  • 广泛兼容性:不像某些只支持最新API的工具,这个项目使用简单提示而非结构化输出,确保与更多AI提供商兼容

  • Docker部署:一行命令就能在你的环境中部署,简直不能再方便

谁能用它?

目前,deep-research-web-ui支持多种AI和搜索提供商:

  • AI模型:兼容OpenAI接口的模型、SiliconFlow、Infiniai、DeepSeek、OpenRouter、Ollama等

  • 网页搜索:Tavily(每月1000次免费额度)和Firecrawl(云端/自托管)

最新更新亮点

这个项目的更新频率还算频繁,近期有这些较为重量的更新:

2月27日更新

  • 增加了研究报告中的引用功能
  • 优化了中文输出布局
  • 增加了表单中的最大宽度和广度
  • 修复了网页搜索节点细节的文本溢出问题
  • 修复了一般UI样式问题

2月24日更新

  • 添加了搜索流程的全屏模式,帮助你更好地专注于搜索过程
  • 「导出PDF」现在使用浏览器的原生打印功能,解决了布局问题和字体问题
  • 修复了「上下文大小」设置未正确应用的问题

2月22日更新

  • 添加了荷兰语翻译
  • 支持在网页搜索中重试失败节点
  • 修复了网页搜索节点有时显示空标签和重复学习的问题
  • Firecrawl现在限制抓取内容格式为「Markdown」

2月18日-20日更新

  • 为Tavily添加了「高级搜索」和「搜索主题」支持
  • 为Firecrawl添加了自定义端点支持
  • 整体错误修复,减少「无效JSON结构」错误

2月17日更新

  • 为网页搜索设置速率限制
  • 为AI模型设置上下文长度

2月16日更新

  • 使用VueFlow重构了搜索可视化
  • 样式和错误修复

2月15日更新

  • 添加了AI提供商DeepSeek、OpenRouter和Ollama
  • 添加了网页搜索提供商Firecrawl
  • 支持检查项目更新
  • 支持重新生成报告
  • 一般性修复

2月14日更新

  • 支持像DeepSeek R1这样的推理模型
  • 提高了与更多模型的兼容性和错误处理

2月13日更新

  • 显著减小了包大小
  • 支持不同语言的搜索
  • 添加了Docker支持
  • 修复了「导出为PDF」的问题

部署方式多样化

可以访问在线demo 进行尝试:

https://deep-research.ataw.top/

还可以通过多种方式部署:

一键部署:使用EdgeOne Pages


使用预构建Docker镜像

docker run -p 3000:3000 --name deep-research-web -d anotia/deep-research-web:latest

自建Docker镜像

git clone https://github.com/AnotiaWang/deep-research-web-uicd deep-research-web-uidocker build -t deep-research-web .docker run -p 3000:3000 --name deep-research-web -d deep-research-web

有点特别?

传统的研究工具往往只能做到表面的信息搜集,而这个工具却能不断深入,像挖掘机一样层层深入主题的核心。

更值得一提的是,它的安全性设计非常贴心。在当今数据隐私越来越重要的时代,一个完全在本地运行的强大研究助手简直是研究人员的福音!

开发者友好

如果你是开发者,这个项目也非常欢迎你的贡献。它使用MIT许可证,代码完全开源。

对于开发环境,它基于Nuxt.js构建,你可以查看GitHub上的项目,了解更多开发细节。

开发服务器

先安装依赖:

pnpm install

在 http://localhost:3000 上启动开发服务器:

pnpm dev

生产环境

  • 部署SSR应用
pnpm build
  • 部署静态SSG应用
pnpm generate
  • 本地预览生产构建
pnpm preview

更多信息,可以查看部署文档:

https://nuxt.com/docs/getting-started/deployment

Deep Research 将会改变人们的研究方式吗?

这取决于你的需求,但有一点是肯定的:它代表了AI辅助研究的新方向,将搜索、网页抓取和大语言模型的能力无缝整合,让深度研究不再是耗时费力的苦差事。

如果你喜欢这个项目,不要忘记在GitHub上给它一个星标!

项目已经收获了1.4k+的星星,确实是一个有价值的工具!

Star History Chart

https://github.com/AnotiaWang/deep-research-web-ui

最后,非要说这个项目有什么缺点,那就是不该开源,没有采用邀请码机制吧……

(文:AGI Hunt)

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