Êtes-vous fatigué de vous fier aux outils d'IA propriétaires pour vos besoins de recherche ? Ne cherchez pas plus loin que Ollama Deep Research, une alternative open-source qui offre flexibilité, confidentialité et rentabilité. Dans ce guide complet, nous allons explorer ce qu'est Ollama Deep Research, comment l'utiliser, ses avantages par rapport à OpenAI Deep Researcher, Google’s Deep Research et plus encore.
Qu'est-ce qu'Ollama Deep Research ?
Ollama Deep Research est un assistant de recherche web et de rédaction de rapports entièrement local, conçu pour rationaliser votre processus de recherche. Il utilise des modèles de langage volumineux hébergés localement, vous permettant de saisir un sujet et de générer des requêtes de recherche web pertinentes. Cet outil collecte les résultats de recherche web, les résume efficacement et identifie les lacunes de connaissances grâce à de multiples cycles itératifs. Le résultat final est un résumé complet en markdown qui inclut les sources consultées, ce qui le rend idéal pour les chercheurs, les étudiants et les professionnels qui cherchent à améliorer leurs capacités de recherche web.
Comment fonctionne Ollama Deep Research ?
Ollama Deep Research est conçu pour rationaliser votre processus de recherche en automatisant les phases de recherche, de résumé et d'itération. Voici une ventilation étape par étape de son fonctionnement :
Étape 1 : Démarrer
Saisie de l'utilisateur : Le processus commence lorsque vous saisissez un sujet ou une requête dans Ollama Deep Research. Cela peut être n'importe quoi, d'une simple question à un sujet de recherche complexe.
Étape 2 : Générer une requête
Génération de requête LLM : Ollama utilise un modèle de langage volumineux (LLM) hébergé localement pour générer une requête de recherche web précise basée sur votre saisie. Cette requête est structurée pour capturer des informations pertinentes sur le web.
Étape 3 : Recherche web
Intégration du moteur de recherche : La requête générée est ensuite utilisée pour effectuer une recherche web à l'aide d'API telles que Tavily, Perplexity ou DuckDuckGo. Ces moteurs récupèrent des sources pertinentes liées à votre sujet de recherche.
Étape 4 : Résumer les sources
Résumé LLM : Les sources récupérées sont résumées à l'aide du même LLM. Cette étape extrait les informations clés et les intègre dans un résumé évolutif de votre sujet de recherche.
Étape 5 : Réfléchir au résumé
Identification des lacunes de connaissances : Le LLM réfléchit au résumé pour identifier les lacunes de connaissances ou les domaines où davantage d'informations sont nécessaires. Ce processus de réflexion est crucial pour garantir une compréhension complète du sujet.
Étape 6 : Finaliser le résumé
Amélioration itérative : En fonction des lacunes identifiées, de nouvelles requêtes de recherche sont générées pour collecter des informations supplémentaires. Le processus de recherche, de résumé et de réflexion se répète jusqu'à ce qu'un nombre prédéfini d'itérations soit atteint ou jusqu'à ce que le niveau de détail souhaité soit atteint.
Résultat final : Le résultat final est un résumé complet en markdown qui inclut toutes les sources utilisées au cours du processus de recherche. Ce résumé fournit une vue d'ensemble structurée du sujet, avec des citations pour référence ultérieure.
Étape 7 : Fin
Examen par l'utilisateur : Une fois le résumé final généré, vous pouvez l'examiner pour vous assurer qu'il répond à vos besoins de recherche. Le processus itératif garantit que le résumé est approfondi et bien structuré, ce qui facilite la compréhension et l'approfondissement de vos résultats de recherche.
Ce processus étape par étape permet à Ollama Deep Research de fournir un résultat de recherche détaillé et complet tout en maintenant la confidentialité et le contrôle de vos données.
Comment utiliser Ollama Deep Research : Un guide étape par étape
L'utilisation d'Ollama Deep Research implique la configuration de votre environnement, la configuration de votre moteur de recherche et le lancement de l'assistant. Voici un guide détaillé pour vous aider à démarrer :
Étape 1 : Configurer votre environnement
Télécharger l'application Ollama : Téléchargez la dernière version d'Ollama à partir du site officiel qui est compatible avec votre système d'exploitation (Windows, MacOs ou Linux).
Extraire un LLM local : Utilisez la commande ollama pull deepseek-r1:8b pour télécharger un modèle de langage volumineux (LLM) local comme DeepSeek.
Cloner le référentiel : Clonez le référentiel Ollama Deep Researcher en utilisant Git :
git clone https://github.com/langchain-ai/ollama-deep-researcher.git cd ollama-deep-researcherCréer un environnement virtuel (Recommandé) :
Pour Mac/Linux :
python -m venv .venv source .venv/bin/activatePour Windows :
python -m venv .venv .venv\Scripts\Activate.ps1Étape 2 : Configurer votre moteur de recherche
Moteur de recherche par défaut : Par défaut, Ollama utilise DuckDuckGo pour les recherches web, ce qui ne nécessite pas de clé API.
Moteurs de recherche alternatifs : Pour utiliser Tavily ou Perplexity, vous devez ajouter leurs clés API à votre fichier d'environnement :
# Créer le fichier ".env"
cp .env.example .env
# Ajouter vos clés
echo "Tavily_API_KEY='TYPE-YOUR-KEY-HERE'" >> .envDéfinissez la variable SEARCH_API sur tavily ou perplexity, et ajoutez la clé API correspondante (TAVILY_API_KEY ou PERPLEXITY_API_KEY).
Étape 3 : Lancer l'assistant
Installer les dépendances : Installez les packages nécessaires en utilisant pip :
pip install -e .pip install -U "langgraph-cli[inmem]"Démarrer le serveur LangGraph : Lancez le serveur LangGraph :
langgraph devAccéder à LangGraph Studio : Ouvrez l'interface utilisateur web de LangGraph Studio via l'URL fournie dans la sortie du terminal (par exemple, https://smith.langchain.com/studio/?baseUrl=http://127.0.0.1:2024).
Configurer dans LangGraph Studio : Dans l'onglet de configuration, sélectionnez votre outil de recherche web. Ollama Deep Research s'intègre de manière transparente aux puissants moteurs de recherche web comme DuckDuckGo, Perplexity et Tavily, chacun offrant des avantages uniques qui améliorent votre expérience de recherche.
Définissez le nom de votre LLM local (par exemple, llama3.2 ou deepseek-r1:8b) et ajustez la profondeur des itérations de recherche si nécessaire (la valeur par défaut est 3).
Étape 4 : Saisir votre requête
Saisir votre sujet : Une fois configuré, saisissez votre sujet de recherche ou votre requête dans l'interface de LangGraph Studio.
Générer un rapport : Ollama générera un rapport markdown complet basé sur votre saisie, en utilisant le moteur de recherche et le LLM sélectionnés.
Cette configuration vous permet de tirer parti de la puissance d'Ollama Deep Research pour une recherche efficace et privée, avec la flexibilité de choisir votre moteur de recherche et votre LLM préférés.
Pourquoi utiliser Ollama Deep Research plutôt que d'autres ?
Ollama Deep Research offre plusieurs avantages par rapport aux outils propriétaires comme OpenAI Deep Researcher et Google’s Deep Research :
Confidentialité et contrôle :
Étant donné qu'Ollama s'exécute entièrement sur votre machine locale, vous conservez le contrôle total de vos données et de votre processus de recherche. Ceci est particulièrement important pour les sujets sensibles où la confidentialité des données est cruciale.
Contrairement à OpenAI Deep Researcher, qui nécessite que les données soient envoyées à leurs serveurs, Ollama conserve toutes vos recherches en interne.
Rentabilité :
Ollama est open-source et peut être exécuté gratuitement si vous disposez du matériel nécessaire. Cela élimine le besoin d'appels API coûteux ou de frais d'abonnement associés aux modèles propriétaires.
OpenAI Deep Researcher, par exemple, n'était initialement disponible qu'avec un abonnement ChatGPT Enterprise/Pro, ce qui est beaucoup plus cher.
Personnalisation :
Avec Ollama, vous pouvez choisir parmi une variété de modèles locaux ou même les affiner avec des ensembles de données spécifiques au domaine. Cette flexibilité vous permet d'adapter votre outil de recherche à vos besoins spécifiques.
Les outils propriétaires comme OpenAI Deep Researcher offrent moins de personnalisation et s'appuient sur leurs modèles propriétaires, ce qui limite votre capacité à ajuster les paramètres ou à intégrer des outils personnalisés.
Fonctionnalités d'Ollama Deep Research
Ollama Deep Research est livré avec plusieurs fonctionnalités clés qui en font un choix attrayant pour les chercheurs :
1. Prise en charge des modèles locaux :
Il prend en charge tout LLM hébergé localement, ce qui vous permet de choisir des modèles comme LLaMA-2 ou DeepSeek en fonction de vos besoins et de vos ressources. Cette flexibilité garantit que vous pouvez optimiser les performances et la précision en fonction des capacités du modèle.
2. Recherche et résumé itératifs :
L'outil effectue plusieurs cycles de recherche et de résumé pour assurer une couverture approfondie du sujet et l'identification des lacunes de connaissances. Cette approche itérative permet d'affiner le résultat de la recherche et de fournir une vue d'ensemble complète.
3. Génération de rapports Markdown :
Ollama génère des rapports au format markdown, qui est facile à lire et à modifier. Les rapports incluent toutes les sources utilisées, ce qui facilite la référence et l'approfondissement de la recherche.
4. Préservation de la confidentialité :
Étant donné que l'outil s'exécute localement, il garantit que vos données de recherche restent privées et sécurisées. Seules les requêtes de recherche sont envoyées à des moteurs externes, et même celles-ci peuvent être configurées pour utiliser des options de non-suivi comme DuckDuckGo.
Tarification
L'un des avantages les plus importants d'Ollama Deep Research est son modèle de tarification. En tant qu'outil open-source, il est essentiellement gratuit à utiliser une fois que vous disposez du matériel nécessaire. Les seuls coûts impliqués sont ceux liés à la maintenance de votre configuration locale, tels que l'électricité et la maintenance du matériel. Ceci contraste fortement avec les outils propriétaires comme OpenAI Deep Researcher, qui nécessitent des abonnements coûteux ou des frais d'appel API.
En comparaison, Google’s Deep Research est inclus dans un forfait Google One Premium pour environ 20 $ par mois, ce qui le rend plus accessible que les offres d'OpenAI, mais toujours moins rentable qu'Ollama pour ceux qui disposent de la configuration matérielle nécessaire.
Conclusion
Ollama Deep Research est une puissante alternative open-source aux outils de recherche approfondie propriétaires comme OpenAI Deep Researcher. Il offre une confidentialité, une personnalisation et une rentabilité inégalées, ce qui en fait un choix idéal pour les chercheurs qui apprécient le contrôle de leurs données et de leur processus de recherche. Que vous soyez étudiant, professionnel ou simplement quelqu'un qui souhaite approfondir sa compréhension d'un sujet, Ollama Deep Research fournit les outils et la flexibilité dont vous avez besoin pour atteindre vos objectifs.
