🚀 深入研究：智能搜索引擎与分析工具
Deep Research 是一个集网络爬虫、AI 模型调用和数据分析于一体的综合研究平台。它能助力用户高效获取、处理和分析互联网信息，广泛适用于学术研究、商业情报收集、新闻报道等多种场景。
🚀 快速开始
若要使用 Deep Research，需满足以下环境要求并完成相应配置：
环境要求
- Node.js 环境：推荐使用 22.x 版本。
- API 密钥：
- Firecurl API Key
- Gemini API Key
- 其他第三方服务的凭证
技术依赖
- 网络请求库：如 axios、needle
- 并发处理库：如 puppeteer、scrapy
- AI 框架：如 tensorflow.js、huggingface.js
安装与使用
作为 MCP 工具
npm install deep-research-cli -g
deep-research --query "人工智能" --mode research
独立 CLI 使用
const DeepResearch = require('deep-research');
const dr = new DeepResearch({
apiKey: 'your_api_key',
verbose: true
});
dr.search('量子计算')
.then(results => console.log(results))
.catch(err => console.error(err));
✨ 主要特性
智能搜索与爬取引擎
- 深度网络爬取：支持多线程并发爬取，可扩展至数千个请求/秒。
- AI 驱动内容识别：利用 Gemini 等模型自动识别和分类网页内容。
- 结构化数据抽取：从非结构化文本中提取关键信息，形成标准化数据格式。
AI 分析引擎
- 多语言支持：支持中英文等多种语言的文本处理。
- 语义理解与分析：基于 Gemini 模型进行深度语义分析，生成摘要和关键词提取。
- 关联分析：通过图计算技术发现不同数据点之间的关系网络。
数据存储与管理
- 分布式存储：采用可扩展的分布式文件系统，支持 PB 级数据存储。
- 元数据管理：自动记录爬取时间、来源 URL 等信息，便于后续追溯和验证。
- 版本控制：对不同版本的研究结果进行追踪，确保数据可溯性。
📦 安装指南
环境要求
- Node.js 环境：推荐使用 22.x 版本。
- API 密钥：
- Firecurl API Key
- Gemini API Key
- 其他第三方服务的凭证
技术依赖
- 网络请求库：如 axios、needle
- 并发处理库：如 puppeteer、scrapy
- AI 框架：如 tensorflow.js、huggingface.js
💻 使用示例
基础用法
npm install deep-research-cli -g
deep-research --query "人工智能" --mode research
高级用法
const DeepResearch = require('deep-research');
const dr = new DeepResearch({
apiKey: 'your_api_key',
verbose: true
});
dr.search('量子计算')
.then(results => console.log(results))
.catch(err => console.error(err));
📚 详细文档
API 集成与优化
支持的搜索引擎
- Google Custom Search API：提供强大的搜索能力和相关网页提取功能。
- Bing Web Search API：微软提供的高效网络搜索服务。
- DuckDuckGo API：隐私优先的搜索解决方案。
AI 模型集成
- Gemini 系列：包括多个版本，支持不同的处理能力需求。
- Claude & ChatGPT：通过 API 调用实现多模态内容生成与分析。
- 自定义模型支持：允许用户加载和使用自有 AI 模型。
使用场景
学术研究
支持文献综述、数据收集等研究活动，提升学术生产力。
商业情报
帮助企业进行市场分析、竞争对手分析和趋势预测。
新闻与媒体
为记者提供快速信息检索和深度内容挖掘功能。
架构设计
模块化架构
- 爬取模块：负责网页数据的获取。
- 处理模块：对获取的数据进行清洗、结构化处理。
- 分析模块：利用 AI 模型对数据进行深入分析，提取有用信息。
- 存储模块：提供持久化存储解决方案。
并发与性能优化
- 多线程/进程模型：支持高并发操作，提升处理效率。
- 异步 IO：采用非阻塞 I/O 模型，提高网络请求的响应速度。
🔧 技术细节
最近改进（v0.2.0 - 2023-10-15）
功能增强
- 智能内容识别：新增多语言支持和语义理解功能。
- 结果优化
- 更高的搜索精度
- 支持更多数据格式（如 JSON、CSV）
- 性能提升
- 网络请求速度提升 30%
- 内存占用减少 20%
新增特性
- 内容验证：自动检测和过滤低质量信息。
- 结果可视化：支持生成图表和报告。
- 日志系统：详细记录操作历史，便于排查问题。
接下来计划
短期目标（未来 1 个月）
- 优化 Gemini 模型的调用性能
- 支持更多 AI 模型
- 完善错误处理机制
中期目标（未来 3 个月）
- 实现数据自动清洗功能
- 开发高级分析工具
- 增强数据可视化能力
📄 许可证
文档未提及许可证相关信息。
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