¿Estás cansado de depender de herramientas de IA propietarias para tus necesidades de investigación? No busques más: Ollama Deep Research, una alternativa de código abierto que ofrece flexibilidad, privacidad y rentabilidad. En esta guía completa, exploraremos qué es Ollama Deep Research, cómo usarlo, sus ventajas sobre OpenAI Deep Researcher, Google’s Deep Research y más.
¿Qué es Ollama Deep Research?
Ollama Deep Research es un asistente de investigación web y redacción de informes totalmente local diseñado para optimizar tu proceso de investigación. Utiliza modelos de lenguaje grande alojados localmente, lo que te permite ingresar un tema y generar consultas de búsqueda web relevantes. Esta herramienta recopila resultados de búsqueda web, los resume de manera efectiva e identifica las lagunas de conocimiento a través de múltiples ciclos iterativos. El resultado final es un resumen completo en markdown que incluye las fuentes consultadas, lo que lo hace ideal para investigadores, estudiantes y profesionales que buscan mejorar sus capacidades de investigación web.
¿Cómo funciona Ollama Deep Research?
Ollama Deep Research está diseñado para optimizar tu proceso de investigación automatizando las fases de búsqueda, resumen e iteración. Aquí tienes un desglose paso a paso de cómo funciona:
Paso 1: Inicio
Entrada del usuario: El proceso comienza cuando introduces un tema o consulta en Ollama Deep Research. Esto podría ser cualquier cosa, desde una simple pregunta hasta un tema de investigación complejo.
Paso 2: Generar consulta
Generación de consultas LLM: Ollama utiliza un modelo de lenguaje grande (LLM) alojado localmente para generar una consulta de búsqueda web precisa basada en tu entrada. Esta consulta está estructurada para capturar información relevante de la web.
Paso 3: Búsqueda web
Integración del motor de búsqueda: La consulta generada se utiliza para realizar una búsqueda web utilizando API como Tavily, Perplexity o DuckDuckGo. Estos motores recuperan fuentes relevantes relacionadas con tu tema de investigación.
Paso 4: Resumir fuentes
Resumen LLM: Las fuentes recuperadas se resumen utilizando el mismo LLM. Este paso extrae información clave y la integra en un resumen en evolución de tu tema de investigación.
Paso 5: Reflexionar sobre el resumen
Identificación de lagunas de conocimiento: El LLM reflexiona sobre el resumen para identificar cualquier laguna de conocimiento o áreas donde se necesita más información. Este proceso de reflexión es crucial para garantizar una comprensión integral del tema.
Paso 6: Finalizar el resumen
Mejora iterativa: Basándose en las lagunas identificadas, se generan nuevas consultas de búsqueda para recopilar información adicional. El proceso de búsqueda, resumen y reflexión se repite hasta que se alcanza un número predefinido de iteraciones o hasta que se logra el nivel de detalle deseado.
Resultado final: El resultado final es un resumen completo en markdown que incluye todas las fuentes utilizadas durante el proceso de investigación. Este resumen proporciona una visión general estructurada del tema, completa con citas para futuras referencias.
Paso 7: Fin
Revisión del usuario: Una vez que se genera el resumen final, puedes revisarlo para asegurarte de que satisface tus necesidades de investigación. El proceso iterativo garantiza que el resumen sea completo y esté bien estructurado, lo que facilita la comprensión y la ampliación de tus hallazgos de investigación.
Este proceso paso a paso permite a Ollama Deep Research proporcionar un resultado de investigación detallado y completo, manteniendo al mismo tiempo la privacidad y el control sobre tus datos.
Cómo usar Ollama Deep Research: Una guía paso a paso
El uso de Ollama Deep Research implica configurar tu entorno, configurar tu motor de búsqueda e iniciar el asistente. Aquí tienes una guía detallada para empezar:
Paso 1: Configurar tu entorno
Descargar la aplicación Ollama: Descarga la última versión de Ollama desde el sitio oficial que sea compatible con tu sistema operativo (Windows, MacOs o Linux).
Extraer un LLM local: Utiliza el comando ollama pull deepseek-r1:8b para descargar un modelo de lenguaje grande (LLM) local como DeepSeek.
Clonar el repositorio: Clona el repositorio de Ollama Deep Researcher utilizando Git:
git clone https://github.com/langchain-ai/ollama-deep-researcher.git cd ollama-deep-researcherCrear un entorno virtual (Recomendado):
Para Mac/Linux:
python -m venv .venv source .venv/bin/activatePara Windows:
python -m venv .venv .venv\Scripts\Activate.ps1Paso 2: Configurar tu motor de búsqueda
Motor de búsqueda predeterminado: De forma predeterminada, Ollama utiliza DuckDuckGo para las búsquedas web, lo que no requiere una clave API.
Motores de búsqueda alternativos: Para utilizar Tavily o Perplexity, debes añadir sus claves API a tu archivo de entorno:
# Crear el archivo ".env"
cp .env.example .env
# Añade tus claves
echo "Tavily_API_KEY='ESCRIBE-TU-CLAVE-AQUÍ'" >> .envEstablece la variable SEARCH_API en tavily o perplexity, y añade la clave API correspondiente (TAVILY_API_KEY o PERPLEXITY_API_KEY).
Paso 3: Iniciar el asistente
Instalar dependencias: Instala los paquetes necesarios utilizando pip:
pip install -e .pip install -U "langgraph-cli[inmem]"Iniciar el servidor LangGraph: Inicia el servidor LangGraph:
langgraph devAcceder a LangGraph Studio: Abre la interfaz de usuario web de LangGraph Studio a través de la URL proporcionada en la salida del terminal (por ejemplo, https://smith.langchain.com/studio/?baseUrl=http://127.0.0.1:2024).
Configurar en LangGraph Studio: En la pestaña de configuración, selecciona tu herramienta de búsqueda web. Ollama Deep Research se integra perfectamente con potentes motores de búsqueda web como DuckDuckGo, Perplexity y Tavily, cada uno de los cuales ofrece ventajas únicas que mejoran tu experiencia de investigación.
Establece el nombre de tu LLM local (por ejemplo, llama3.2 o deepseek-r1:8b) y ajusta la profundidad de las iteraciones de investigación si es necesario (el valor predeterminado es 3).
Paso 4: Introducir tu consulta
Introducir tu tema: Una vez configurado, introduce tu tema de investigación o consulta en la interfaz de LangGraph Studio.
Generar informe: Ollama generará un informe completo en markdown basado en tu entrada, utilizando el motor de búsqueda y el LLM seleccionados.
Esta configuración te permite aprovechar el poder de Ollama Deep Research para una investigación eficiente y privada, con la flexibilidad de elegir tu motor de búsqueda y LLM preferidos.
¿Por qué usar Ollama Deep Research en lugar de otros?
Ollama Deep Research ofrece varias ventajas sobre las herramientas propietarias como OpenAI Deep Researcher y Google’s Deep Research:
Privacidad y control:
Dado que Ollama se ejecuta completamente en tu máquina local, mantienes el control total sobre tus datos y tu proceso de investigación. Esto es particularmente importante para temas delicados donde la privacidad de los datos es crucial.
A diferencia de OpenAI Deep Researcher, que requiere que los datos se envíen a sus servidores, Ollama mantiene toda tu investigación internamente.
Rentabilidad:
Ollama es de código abierto y se puede ejecutar de forma gratuita si tienes el hardware necesario. Esto elimina la necesidad de costosas llamadas a la API o tarifas de suscripción asociadas con los modelos propietarios.
OpenAI Deep Researcher, por ejemplo, inicialmente solo estaba disponible con una suscripción a ChatGPT Enterprise/Pro, que es significativamente más cara.
Personalización:
Con Ollama, puedes elegir entre una variedad de modelos locales o incluso ajustarlos con conjuntos de datos específicos del dominio. Esta flexibilidad te permite adaptar tu herramienta de investigación a tus necesidades específicas.
Las herramientas propietarias como OpenAI Deep Researcher ofrecen menos personalización y se basan en sus modelos propietarios, lo que limita tu capacidad para ajustar los parámetros o integrar herramientas personalizadas.
Características de Ollama Deep Research
Ollama Deep Research viene con varias características clave que lo convierten en una opción atractiva para los investigadores:
1. Soporte de modelos locales:
Admite cualquier LLM alojado localmente, lo que te permite elegir modelos como LLaMA-2 o DeepSeek en función de tus necesidades y recursos. Esta flexibilidad garantiza que puedas optimizar el rendimiento y la precisión de acuerdo con las capacidades del modelo.
2. Búsqueda y resumen iterativos:
La herramienta realiza múltiples ciclos de búsqueda y resumen para garantizar una cobertura exhaustiva del tema y la identificación de las lagunas de conocimiento. Este enfoque iterativo ayuda a refinar el resultado de la investigación y a proporcionar una visión general completa.
3. Generación de informes en Markdown:
Ollama genera informes en formato markdown, que es fácil de leer y editar. Los informes incluyen todas las fuentes utilizadas, lo que facilita la referencia y la ampliación de la investigación.
4. Preservación de la privacidad:
Dado que la herramienta se ejecuta localmente, garantiza que tus datos de investigación permanezcan privados y seguros. Solo se envían consultas de búsqueda a motores externos, e incluso estos se pueden configurar para utilizar opciones sin seguimiento como DuckDuckGo.
Precios
Una de las ventajas más significativas de Ollama Deep Research es su modelo de precios. Como herramienta de código abierto, es esencialmente de uso gratuito una vez que tienes el hardware necesario. Los únicos costes involucrados son los relacionados con el mantenimiento de tu configuración local, como la electricidad y el mantenimiento del hardware. Esto contrasta fuertemente con las herramientas propietarias como OpenAI Deep Researcher, que requieren costosas suscripciones o tarifas de llamadas a la API.
En comparación, Google’s Deep Research se incluye en un plan Google One Premium por unos 20 dólares al mes, lo que lo hace más accesible que las ofertas de OpenAI, pero sigue siendo menos rentable que Ollama para aquellos que tienen la configuración de hardware necesaria.
Conclusión
Ollama Deep Research es una potente alternativa de código abierto a las herramientas de investigación profunda propietarias como OpenAI Deep Researcher. Ofrece una privacidad, personalización y rentabilidad sin igual, lo que la convierte en una opción ideal para los investigadores que valoran el control sobre sus datos y su proceso de investigación. Tanto si eres estudiante, profesional o simplemente alguien interesado en profundizar en tu comprensión de un tema, Ollama Deep Research te proporciona las herramientas y la flexibilidad que necesitas para alcanzar tus objetivos.
