Bạn có mệt mỏi khi dựa vào các công cụ AI độc quyền cho nhu cầu nghiên cứu của mình? Đừng tìm đâu xa hơn Ollama Deep Research, một lựa chọn mã nguồn mở mang lại sự linh hoạt, quyền riêng tư và hiệu quả chi phí. Trong hướng dẫn toàn diện này, chúng ta sẽ khám phá Ollama Deep Research là gì, cách sử dụng nó, những lợi thế của nó so với OpenAI Deep Researcher, Nghiên cứu Sâu của Google và nhiều hơn nữa.
Ollama Deep Research là gì?
Ollama Deep Research là một trợ lý nghiên cứu và viết báo cáo hoàn toàn cục bộ được thiết kế để tinh giản quy trình nghiên cứu của bạn. Nó sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn được lưu trữ cục bộ, cho phép bạn nhập một chủ đề và tạo ra các truy vấn tìm kiếm web liên quan. Công cụ này thu thập kết quả tìm kiếm trên web, tóm tắt chúng một cách hiệu quả và xác định các khoảng trống kiến thức thông qua nhiều chu kỳ lặp lại. Đầu ra cuối cùng là một tóm tắt markdown toàn diện bao gồm các nguồn đã tham khảo, rất phù hợp cho các nhà nghiên cứu, sinh viên và chuyên gia mong muốn nâng cao khả năng nghiên cứu web của mình.
Ollama Deep Research hoạt động như thế nào?
Ollama Deep Research được thiết kế để tinh giản quy trình nghiên cứu của bạn bằng cách tự động hóa các giai đoạn tìm kiếm, tóm tắt và lặp lại. Đây là một phân tích từng bước về cách nó hoạt động:
Bước 1: Bắt đầu
Nhập dữ liệu từ người dùng: Quy trình bắt đầu khi bạn nhập một chủ đề hoặc truy vấn vào Ollama Deep Research. Điều này có thể là từ một câu hỏi đơn giản đến một chủ đề nghiên cứu phức tạp.
Bước 2: Tạo truy vấn
Điều chế truy vấn LLM: Ollama sử dụng một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được lưu trữ cục bộ để tạo ra một truy vấn tìm kiếm web chính xác dựa trên đầu vào của bạn. Truy vấn này được cấu trúc để nắm bắt thông tin liên quan từ web.
Bước 3: Tìm kiếm trên web
Tích hợp công cụ tìm kiếm: Truy vấn được tạo ra sau đó được sử dụng để thực hiện tìm kiếm web thông qua các API như Tavily, Perplexity hoặc DuckDuckGo. Những công cụ này truy xuất các nguồn liên quan đến chủ đề nghiên cứu của bạn.
Bước 4: Tóm tắt các nguồn
Tóm tắt LLM: Các nguồn truy xuất được tóm tắt bằng cách sử dụng cùng một LLM. Bước này trích xuất những hiểu biết quan trọng và tích hợp chúng vào một tóm tắt phát triển về chủ đề nghiên cứu của bạn.
Bước 5: Phản ánh về tóm tắt
Xác định khoảng trống kiến thức: LLM phản ánh về tóm tắt để xác định bất kỳ khoảng trống kiến thức nào hoặc các lĩnh vực cần thêm thông tin. Quy trình phản ánh này rất quan trọng để đảm bảo có một sự hiểu biết toàn diện về chủ đề.
Bước 6: Hoàn thiện tóm tắt
Cải tiến lặp lại: Dựa vào các khoảng trống đã xác định, các truy vấn tìm kiếm mới được tạo ra để thu thập thêm thông tin. Quy trình tìm kiếm, tóm tắt và phản ánh lặp lại cho đến khi một số lượng lặp nhất định được đạt được hoặc cho đến khi đạt được mức độ chi tiết mong muốn.
Đầu ra cuối cùng: Đầu ra cuối cùng là một tóm tắt markdown toàn diện bao gồm tất cả các nguồn đã sử dụng trong quá trình nghiên cứu. Tóm tắt này cung cấp một cái nhìn tổng quan có cấu trúc về chủ đề, hoàn chỉnh với các trích dẫn để tham khảo thêm.
Bước 7: Kết thúc
Đánh giá của người dùng: Khi tóm tắt cuối cùng đã được tạo ra, bạn có thể xem lại để đảm bảo rằng nó đáp ứng nhu cầu nghiên cứu của bạn. Quy trình lặp lại đảm bảo rằng tóm tắt là chi tiết và có cấu trúc tốt, giúp việc hiểu và mở rộng các phát hiện nghiên cứu của bạn trở nên dễ dàng hơn.
Quy trình từng bước này cho phép Ollama Deep Research cung cấp đầu ra nghiên cứu chi tiết và toàn diện đồng thời duy trì quyền riêng tư và kiểm soát dữ liệu của bạn.
Cách sử dụng Ollama Deep Research: Hướng dẫn từng bước
Sử dụng Ollama Deep Research liên quan đến việc thiết lập môi trường của bạn, cấu hình công cụ tìm kiếm của bạn và khởi động trợ lý. Đây là một hướng dẫn chi tiết để bắt đầu:
Bước 1: Thiết lập môi trường của bạn
Tải xuống ứng dụng Ollama: Tải xuống phiên bản mới nhất của Ollama từ trang web chính thức tương thích với hệ điều hành của bạn (Windows, MacOs hoặc Linux).
Kéo một LLM cục bộ: Sử dụng lệnh ollama pull deepseek-r1:8b để tải xuống một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cục bộ như DeepSeek.
Nhân bản kho lưu trữ: Nhân bản kho lưu trữ Ollama Deep Researcher bằng Git:
git clone https://github.com/langchain-ai/ollama-deep-researcher.git cd ollama-deep-researcherTạo môi trường ảo (Được khuyến nghị):
Đối với Mac/Linux:
python -m venv .venv source .venv/bin/activateĐối với Windows:
python -m venv .venv .venv\Scripts\Activate.ps1Bước 2: Cấu hình công cụ tìm kiếm của bạn
Công cụ tìm kiếm mặc định: Theo mặc định, Ollama sử dụng DuckDuckGo cho các tìm kiếm web, không yêu cầu khóa API.
Các công cụ tìm kiếm thay thế: Để sử dụng Tavily hoặc Perplexity, bạn cần thêm khóa API của chúng vào tệp môi trường của bạn:
# Tạo tệp ".env"
cp .env.example .env
# Thêm khóa của bạn
echo "Tavily_API_KEY='TYPE-YOUR-KEY-HERE'" >> .envĐặt biến SEARCH_API thành tavily hoặc perplexity, và thêm khóa API tương ứng (TAVILY_API_KEY hoặc PERPLEXITY_API_KEY).
Bước 3: Khởi động trợ lý
Cài đặt các phụ thuộc: Cài đặt các gói cần thiết bằng cách sử dụng pip:
pip install -e .pip install -U "langgraph-cli[inmem]"Bắt đầu máy chủ LangGraph: Khởi động máy chủ LangGraph:
langgraph devTruy cập LangGraph Studio: Mở giao diện web LangGraph Studio thông qua URL được cung cấp trong đầu ra của terminal (ví dụ: https://smith.langchain.com/studio/?baseUrl=http://127.0.0.1:2024).
Cấu hình trong LangGraph Studio: Trong tab cấu hình, chọn công cụ tìm kiếm web của bạn. Ollama Deep Research tích hợp một cách liền mạch với các công cụ tìm kiếm web mạnh mẽ như DuckDuckGo, Perplexity và Tavily, mỗi công cụ đều có những lợi thế độc đáo giúp nâng cao trải nghiệm nghiên cứu của bạn.
Đặt tên cho LLM cục bộ của bạn (ví dụ: llama3.2 hoặc deepseek-r1:8b) và điều chỉnh độ sâu của các lượt nghiên cứu nếu cần (mặc định là 3).
Bước 4: Nhập truy vấn của bạn
Nhập chủ đề của bạn: Khi đã được cấu hình, hãy nhập chủ đề hoặc truy vấn nghiên cứu của bạn vào giao diện LangGraph Studio.
Tạo báo cáo: Ollama sẽ tạo ra một báo cáo markdown toàn diện dựa trên đầu vào của bạn, bằng cách sử dụng công cụ tìm kiếm và LLM đã chọn.
Cài đặt này cho phép bạn tận dụng sức mạnh của Ollama Deep Research cho nghiên cứu hiệu quả và riêng tư, với sự linh hoạt trong việc chọn lựa công cụ tìm kiếm và LLM ưa thích của bạn.
Tại sao sử dụng Ollama Deep Research thay vì công cụ khác?
Ollama Deep Research cung cấp một số lợi thế so với các công cụ độc quyền như OpenAI Deep Researcher và Nghiên cứu Sâu của Google:
Quyền riêng tư và kiểm soát:
Bởi vì Ollama hoàn toàn chạy trên máy cục bộ của bạn, bạn giữ toàn quyền kiểm soát dữ liệu và quy trình nghiên cứu của mình. Điều này đặc biệt quan trọng đối với những chủ đề nhạy cảm mà quyền riêng tư dữ liệu rất quan trọng.
Không giống như OpenAI Deep Researcher, yêu cầu dữ liệu phải được gửi đến máy chủ của họ, Ollama giữ tất cả nghiên cứu của bạn trong nhà.
Hiệu quả chi phí:
Ollama là mã nguồn mở và có thể được chạy miễn phí nếu bạn có phần cứng cần thiết. Điều này loại bỏ nhu cầu gọi API tốn kém hoặc phí đăng ký liên quan đến các mô hình độc quyền.
OpenAI Deep Researcher, ví dụ, ban đầu chỉ có sẵn với gói đăng ký ChatGPT Enterprise/Pro, gói này có chi phí đáng kể hơn nhiều.
Tùy biến:
Với Ollama, bạn có thể chọn từ một loạt các mô hình cục bộ hoặc thậm chí tinh chỉnh chúng bằng cách sử dụng các tập dữ liệu chuyên ngành. Sự linh hoạt này cho phép bạn tùy chỉnh công cụ nghiên cứu của mình theo nhu cầu cụ thể.
Các công cụ độc quyền như OpenAI Deep Researcher cung cấp ít tùy chỉnh hơn và dựa vào các mô hình độc quyền, giới hạn khả năng điều chỉnh tham số hoặc tích hợp các công cụ tùy chỉnh của bạn.
Các tính năng của Ollama Deep Research
Ollama Deep Research đi kèm với một số tính năng chính khiến nó trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho các nhà nghiên cứu:
1. Hỗ trợ mô hình cục bộ:
Nó hỗ trợ bất kỳ LLM nào được lưu trữ cục bộ, cho phép bạn chọn các mô hình như LLaMA-2 hoặc DeepSeek dựa trên nhu cầu và tài nguyên của bạn. Sự linh hoạt này đảm bảo rằng bạn có thể tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác theo khả năng của mô hình.
2. Tìm kiếm và tóm tắt lặp lại:
Công cụ này thực hiện nhiều chu kỳ tìm kiếm và tóm tắt để đảm bảo bao quát toàn diện chủ đề và xác định các khoảng trống kiến thức. Cách tiếp cận lặp lại này giúp hoàn thiện đầu ra nghiên cứu và cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện.
3. Sinh báo cáo markdown:
Ollama tạo ra các báo cáo ở định dạng markdown, rất dễ đọc và chỉnh sửa. Các báo cáo bao gồm tất cả các nguồn đã sử dụng, giúp việc tham khảo và mở rộng nghiên cứu trở nên đơn giản.
4. Bảo vệ quyền riêng tư:
Bởi vì công cụ chạy cục bộ, nó đảm bảo rằng dữ liệu nghiên cứu của bạn vẫn riêng tư và an toàn. Chỉ có các truy vấn tìm kiếm được gửi đến các công cụ bên ngoài, và ngay cả những truy vấn đó cũng có thể được cấu hình để sử dụng các tùy chọn không theo dõi như DuckDuckGo.
Giá cả
Một trong những lợi thế lớn nhất của Ollama Deep Research là mô hình giá của nó. Là một công cụ mã nguồn mở, nó về cơ bản miễn phí khi bạn có phần cứng cần thiết. Chi phí duy nhất liên quan là những chi phí liên quan đến việc duy trì cài đặt cục bộ của bạn, chẳng hạn như điện và bảo trì phần cứng. Điều này tương phản mạnh với các công cụ độc quyền như OpenAI Deep Researcher, yêu cầu phí đăng ký đắt đỏ hoặc phí gọi API.
So với đó, Nghiên cứu Sâu của Google được bao gồm trong gói Google One Premium với giá khoảng 20 đô la mỗi tháng, làm cho nó dễ tiếp cận hơn so với các dịch vụ của OpenAI nhưng vẫn không hiệu quả về chi phí bằng Ollama cho những người có cài đặt phần cứng cần thiết.
Kết luận
Ollama Deep Research là một lựa chọn mã nguồn mở mạnh mẽ thay thế cho các công cụ nghiên cứu sâu độc quyền như OpenAI Deep Researcher. Nó cung cấp quyền riêng tư, tùy chỉnh và hiệu quả chi phí vô song, khiến nó trở thành lựa chọn lý tưởng cho các nhà nghiên cứu coi trọng kiểm soát dữ liệu và quy trình nghiên cứu của họ. Dù bạn là sinh viên, chuyên gia hay đơn giản chỉ là một người quan tâm đến việc làm sâu sắc thêm sự hiểu biết về một chủ đề, Ollama Deep Research cung cấp các công cụ và sự linh hoạt mà bạn cần để đạt được mục tiêu của mình.