Araştırma ihtiyaçlarınız için tescilli yapay zeka araçlarına güvenmekten yoruldunuz mu? Esneklik, gizlilik ve maliyet verimliliği sunan açık kaynaklı bir alternatif olan Ollama Deep Research'ten başkasına bakmayın. Bu kapsamlı kılavuzda, Ollama Deep Research'ün ne olduğunu, nasıl kullanılacağını, OpenAI Deep Researcher, Google’ın Deep Research ve daha fazlasına göre avantajlarını inceleyeceğiz.
Ollama Deep Research Nedir?
Ollama Deep Research, araştırma sürecinizi kolaylaştırmak için tasarlanmış, tamamen yerel bir web araştırması ve rapor yazma asistanıdır. Yerel olarak barındırılan büyük dil modellerini kullanarak, bir konu girmenize ve ilgili web arama sorguları oluşturmanıza olanak tanır. Bu araç, web arama sonuçlarını toplar, bunları etkili bir şekilde özetler ve çoklu yinelemeli döngüler aracılığıyla bilgi boşluklarını belirler. Nihai çıktı, başvurulan kaynakları içeren kapsamlı bir markdown özetidir ve bu da onu web araştırma yeteneklerini geliştirmek isteyen araştırmacılar, öğrenciler ve profesyoneller için ideal hale getirir.
Ollama Deep Research Nasıl Çalışır?
Ollama Deep Research, arama, özetleme ve yineleme aşamalarını otomatikleştirerek araştırma sürecinizi kolaylaştırmak için tasarlanmıştır. İşte nasıl çalıştığına dair adım adım bir döküm:
Adım 1: Başlangıç
Kullanıcı Girişi: Süreç, Ollama Deep Research'e bir konu veya sorgu girdiğinizde başlar. Bu, basit bir sorudan karmaşık bir araştırma konusuna kadar her şey olabilir.
Adım 2: Sorgu Oluştur
LLM Sorgu Oluşturma: Ollama, girişinize göre hassas bir web arama sorgusu oluşturmak için yerel olarak barındırılan bir büyük dil modeli (LLM) kullanır. Bu sorgu, web'den ilgili bilgileri yakalamak için yapılandırılmıştır.
Adım 3: Web Araması
Arama Motoru Entegrasyonu: Oluşturulan sorgu daha sonra Tavily, Perplexity veya DuckDuckGo gibi API'ler kullanılarak bir web araması yapmak için kullanılır. Bu motorlar, araştırma konunuzla ilgili ilgili kaynakları alır.
Adım 4: Kaynakları Özetle
LLM Özeti: Alınan kaynaklar aynı LLM kullanılarak özetlenir. Bu adım, temel bilgileri çıkarır ve bunları araştırma konunuzun gelişen bir özetine entegre eder.
Adım 5: Özeti Değerlendir
Bilgi Boşluğu Tespiti: LLM, daha fazla bilgiye ihtiyaç duyulan herhangi bir bilgi boşluğunu veya alanı belirlemek için özeti değerlendirir. Bu değerlendirme süreci, konunun kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlamak için çok önemlidir.
Adım 6: Özeti Sonlandır
Yinelemeli İyileştirme: Belirlenen boşluklara bağlı olarak, ek bilgi toplamak için yeni arama sorguları oluşturulur. Arama, özetleme ve değerlendirme süreci, önceden tanımlanmış sayıda yinelemeye ulaşılana veya istenen ayrıntı düzeyine ulaşılana kadar tekrarlanır.
Nihai Çıktı: Nihai çıktı, araştırma süreci boyunca kullanılan tüm kaynakları içeren kapsamlı bir markdown özetidir. Bu özet, daha fazla başvuru için alıntılarla birlikte, konunun yapılandırılmış bir genel görünümünü sağlar.
Adım 7: Bitiş
Kullanıcı İncelemesi: Nihai özet oluşturulduktan sonra, araştırma ihtiyaçlarınızı karşıladığından emin olmak için inceleyebilirsiniz. Yinelemeli süreç, özetin kapsamlı ve iyi yapılandırılmasını sağlar ve bu da araştırma bulgularınızı anlamayı ve genişletmeyi kolaylaştırır.
Bu adım adım süreç, Ollama Deep Research'ün gizliliği korurken ve verileriniz üzerinde kontrol sahibi olurken ayrıntılı ve kapsamlı bir araştırma çıktısı sağlamasına olanak tanır.
Ollama Deep Research Nasıl Kullanılır: Adım Adım Kılavuz
Ollama Deep Research'ü kullanmak, ortamınızı ayarlamayı, arama motorunuzu yapılandırmayı ve asistanı başlatmayı içerir. İşte başlamanıza yardımcı olacak ayrıntılı bir kılavuz:
Adım 1: Ortamınızı Kurun
Ollama Uygulamasını İndirin: İşletim sisteminiz (Windows, MacOs veya Linux) için uyumlu olan Ollama'nın en son sürümünü resmi siteden indirin.
Yerel Bir LLM Çekin: Yerel bir büyük dil modelini (LLM) indirmek için ollama pull deepseek-r1:8b komutunu kullanın (DeepSeek gibi).
Depoyu Klonlayın: Git kullanarak Ollama Deep Researcher deposunu klonlayın:
git clone https://github.com/langchain-ai/ollama-deep-researcher.git cd ollama-deep-researcherSanal Ortam Oluşturun (Önerilir):
Mac/Linux için:
python -m venv .venv source .venv/bin/activateWindows için:
python -m venv .venv .venv\Scripts\Activate.ps1Adım 2: Arama Motorunuzu Yapılandırın
Varsayılan Arama Motoru: Varsayılan olarak, Ollama web aramaları için bir API anahtarı gerektirmeyen DuckDuckGo'yu kullanır.
Alternatif Arama Motorları: Tavily veya Perplexity'yi kullanmak için, ortam dosyanıza API anahtarlarını eklemeniz gerekir:
# ".env" dosyası oluşturun
cp .env.example .env
# Anahtarlarınızı ekleyin
echo "Tavily_API_KEY='TYPE-YOUR-KEY-HERE'" >> .envSEARCH_API değişkenini tavily veya perplexity olarak ayarlayın ve ilgili API anahtarını (TAVILY_API_KEY veya PERPLEXITY_API_KEY) ekleyin.
Adım 3: Asistanı Başlatın
Bağımlılıkları Yükleyin: Gerekli paketleri pip kullanarak yükleyin:
pip install -e .pip install -U "langgraph-cli[inmem]"LangGraph Sunucusunu Başlatın: LangGraph sunucusunu başlatın:
langgraph devLangGraph Studio'ya Erişim: Terminal çıktısında sağlanan URL aracılığıyla LangGraph Studio Web UI'sini açın (örneğin, https://smith.langchain.com/studio/?baseUrl=http://127.0.0.1:2024).
LangGraph Studio'da Yapılandırın: Yapılandırma sekmesinde, web arama aracınızı seçin. Ollama Deep Research, DuckDuckGo, Perplexity ve Tavily gibi güçlü web arama motorlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olur ve her biri araştırma deneyiminizi geliştiren benzersiz avantajlar sunar.
Yerel LLM'nizin adını (örneğin, llama3.2 veya deepseek-r1:8b) ayarlayın ve gerekirse araştırma yinelemelerinin derinliğini ayarlayın (varsayılan 3'tür).
Adım 4: Sorgunuzu Girin
Konunuzu Girin: Yapılandırıldıktan sonra, araştırma konunuzu veya sorgunuzu LangGraph Studio arayüzüne girin.
Rapor Oluştur: Ollama, seçilen arama motorunu ve LLM'yi kullanarak girişinize göre kapsamlı bir markdown raporu oluşturacaktır.
Bu kurulum, tercih ettiğiniz arama motorunu ve LLM'yi seçme esnekliği ile verimli ve özel araştırma için Ollama Deep Research'ün gücünden yararlanmanıza olanak tanır.
Neden Diğerlerine Göre Ollama Deep Research Kullanmalısınız?
Ollama Deep Research, OpenAI Deep Researcher ve Google’ın Deep Research gibi tescilli araçlara göre çeşitli avantajlar sunar:
Gizlilik ve Kontrol:
Ollama tamamen yerel makinenizde çalıştığından, verileriniz ve araştırma süreciniz üzerinde tam kontrolü elinizde tutarsınız. Bu, veri gizliliğinin çok önemli olduğu hassas konular için özellikle önemlidir.
Verilerin sunucularına gönderilmesini gerektiren OpenAI Deep Researcher'ın aksine, Ollama tüm araştırmalarınızı şirket içinde tutar.
Maliyet Verimliliği:
Ollama açık kaynaktır ve gerekli donanıma sahipseniz ücretsiz olarak çalıştırılabilir. Bu, tescilli modellerle ilişkili pahalı API çağrıları veya abonelik ücretleri ihtiyacını ortadan kaldırır.
Örneğin, OpenAI Deep Researcher başlangıçta yalnızca bir ChatGPT Enterprise/Pro aboneliği ile kullanılabilirken, bu önemli ölçüde daha pahalıdır.
Özelleştirme:
Ollama ile çeşitli yerel modeller arasından seçim yapabilir veya hatta bunları etki alanına özgü veri kümeleriyle ince ayar yapabilirsiniz. Bu esneklik, araştırma aracınızı özel ihtiyaçlarınıza göre uyarlamanıza olanak tanır.
OpenAI Deep Researcher gibi tescilli araçlar daha az özelleştirme sunar ve parametreleri ayarlama veya özel araçları entegre etme yeteneğinizi sınırlayan tescilli modellerine güvenir.
Ollama Deep Research'ün Özellikleri
Ollama Deep Research, onu araştırmacılar için cazip bir seçim haline getiren çeşitli temel özelliklerle birlikte gelir:
1. Yerel Model Desteği:
İhtiyaçlarınıza ve kaynaklarınıza bağlı olarak LLaMA-2 veya DeepSeek gibi modelleri seçmenize olanak tanıyarak, yerel olarak barındırılan herhangi bir LLM'yi destekler. Bu esneklik, modelin yeteneklerine göre performansı ve doğruluğu optimize etmenizi sağlar.
2. Yinelemeli Arama ve Özetleme:
Araç, konunun kapsamlı bir şekilde kapsanmasını ve bilgi boşluklarının belirlenmesini sağlamak için çoklu arama ve özetleme döngüleri gerçekleştirir. Bu yinelemeli yaklaşım, araştırma çıktısının iyileştirilmesine ve kapsamlı bir genel bakış sağlanmasına yardımcı olur.
3. Markdown Rapor Oluşturma:
Ollama, okunması ve düzenlenmesi kolay olan markdown formatında raporlar oluşturur. Raporlar, kullanılan tüm kaynakları içerir ve araştırmaya başvurmayı ve araştırmayı genişletmeyi kolaylaştırır.
4. Gizliliği Koruma:
Araç yerel olarak çalıştığından, araştırma verilerinizin gizli ve güvenli kalmasını sağlar. Yalnızca arama sorguları harici motorlara gönderilir ve bunlar bile DuckDuckGo gibi izleme dışı seçenekleri kullanacak şekilde yapılandırılabilir.
Fiyatlandırma
Ollama Deep Research'ün en önemli avantajlarından biri, fiyatlandırma modelidir. Açık kaynaklı bir araç olarak, gerekli donanıma sahip olduğunuzda kullanmak esasen ücretsizdir. İlgili tek maliyet, elektrik ve donanım bakımı gibi yerel kurulumunuzu sürdürmekle ilgilidir. Bu, pahalı abonelikler veya API çağrı ücretleri gerektiren OpenAI Deep Researcher gibi tescilli araçlarla tam bir tezat oluşturur.
Karşılaştırma olarak, Google’ın Deep Research, Google One Premium planına ayda yaklaşık 20$ karşılığında dahildir ve bu da OpenAI'nin tekliflerinden daha erişilebilir hale getirir, ancak gerekli donanım kurulumuna sahip olanlar için yine de Ollama'dan daha az maliyet etkilidir.
Sonuç
Ollama Deep Research, OpenAI Deep Researcher gibi tescilli derin araştırma araçlarına güçlü bir açık kaynaklı alternatiftir. Eşsiz gizlilik, özelleştirme ve maliyet verimliliği sunarak, verileri ve araştırma süreci üzerinde kontrol sahibi olan araştırmacılar için ideal bir seçimdir. İster bir öğrenci, ister bir profesyonel olun, ister sadece bir konuyu daha derinlemesine anlamakla ilgilenen biri olun, Ollama Deep Research hedeflerinize ulaşmanız için ihtiyacınız olan araçları ve esnekliği sağlar.
