Local Deep Research: локальный зашифрованный поиск с использованием LLM

Local Deep Research — это мощный инструмент для глубокого исследования с использованием искусственного интеллекта. Он дает возможность проводить исследования локально, обеспечивая контроль над данными и высокий уровень конфиденциальности. Проект поддерживает интеграцию с различными LLM (языковыми моделями) и поисковыми системами, предоставляя цитаты для полученных результатов.

💻 Установка и запуск

Проект можно установить и запустить различными способами. Вот основные варианты:

• Docker Run (Linux)

  docker run -d -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
  docker exec ollama ollama pull gpt-oss:20b
  docker run -d -p 8080:8080 --name searxng searxng/searxng
  docker run -d --network host --name local-deep-research --volume "deep-research:/data" -e LDR_DATA_DIR=/data -e LDR_SEARCH_ENGINE_WEB_SEARXNG_DEFAULT_PARAMS_INSTANCE_URL=http://localhost:8080 localdeepresearch/local-deep-research
  

• Docker Compose

  curl -O https://raw.githubusercontent.com/LearningCircuit/local-deep-research/main/docker-compose.yml && docker compose up -d
  

  Для использования с NVIDIA GPU на Linux:

  curl -O https://raw.githubusercontent.com/LearningCircuit/local-deep-research/main/docker-compose.gpu.override.yml && docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.override.yml up -d
  

• Установка через pip

  pip install local-deep-research
  python -m local_deep_research.web.app   # запускает веб-интерфейс на http://localhost:5000
  

Убедитесь, что у вас запущены Ollama и SearXNG, так как это обязательные компоненты для работы проекта. Дополнительные инструкции можно найти в руководстве по установке.

🔍 Как это работает

Local Deep Research (LDR) автоматизирует процесс глубокого исследования, позволяя пользователю задать сложный вопрос. Система:

• Автоматически проводит исследование;
• Ищет информацию в интернете, академических публикациях и ваших личных документах;
• Собирает результаты и формирует отчет с правильными цитатами.

Также доступен режим автономного исследовательского агента, который выбирает, что искать, какие специализированные поисковые системы использовать и когда синтезировать информацию.

🔒 Безопасность и конфиденциальность

Local Deep Research обеспечивает высокий уровень безопасности данных. Каждый пользователь получает уникальную зашифрованную базу данных на основе SQLCipher с использованием AES-256. Проект не собирает никакой информации о пользователе и не отправляет данные на внешние серверы.

Функции включают:

• Полное отсутствие аналитики и отслеживания;
• Управление ключами API, которые хранятся в зашифрованной базе данных;
• Локальная установка, без необходимости в облачных сервисах.

⚠️ Ограничения

Некоторые ограничения, о которых стоит знать:

• Для использования на старых CPU (x86-64) требуется поддержка AVX — это означает, что процессоры Intel Sandy Bridge / AMD Bulldozer и новее будут работать корректно;
• Работа с Docker требует наличия поддержки сети в зависимости от платформы;
• Использование библиотеки Pango для экспорта PDF возможно только на Windows.

Если тебе нужна система, которая поможет с проведением глубоких исследований с максимальной конфиденциальностью, Local Deep Research может быть отличным выбором.»