Tutoriel Ollama Deep Researcher : Construire des agents de recherche AI puissants

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Tutoriel Ollama Deep Researcher : Construire des agents de recherche AI puissants

Dans un monde où la technologie avance rapidement, l'intelligence artificielle (IA) a révolutionné de nombreux aspects de notre vie quotidienne. Un domaine qui bénéficie considérablement de l'application de l'IA est la recherche. Avec des outils comme Ollama Deep Researcher, les utilisateurs peuvent exploiter les capacités des modèles AI locaux pour rationaliser leurs flux de travail de recherche, facilitant ainsi la collecte, le résumé et l'analyse des informations de manière efficace. Cet article fournit un guide complet sur la façon de configurer et d'utiliser Ollama Deep Researcher, ainsi que des conseils pour optimiser votre utilisation et un aperçu de ses fonctionnalités.

Qu'est-ce qu'Ollama Deep Researcher ?

Ollama Deep Researcher est un assistant de recherche web local utilisant l'IA pour automatiser divers composants du processus de recherche. En utilisant de grands modèles de langage (LLMs) de la plateforme Ollama, il peut effectuer des recherches sur le web, résumer des résultats et générer des rapports structurés entièrement sur votre machine locale. Cela améliore non seulement la confidentialité, mais garantit également des temps de réponse plus rapides grâce au traitement local.

Caractéristiques clés d'Ollama Deep Researcher

Traitement local : Fonctionne entièrement sur votre appareil, améliorant la confidentialité et la sécurité par rapport aux options basées sur le cloud.
Automatisation de la recherche web : Génère et affine automatiquement les requêtes de recherche, agrégeant les résultats de plusieurs sources.
Génération de résumés : Compile les données collectées en rapports concis et structurés.
Routage dynamique des requêtes : Peut identifier les lacunes de connaissances et suggérer d'autres requêtes pour les combler.
Interface conviviale : La configuration et l'interface sont conçues pour être accessibles tant aux novices qu'aux utilisateurs expérimentés.

Configuration de votre environnement

Pour commencer avec Ollama Deep Researcher, suivez les instructions d'installation et de configuration décrites ci-dessous.

Je recommande d'utiliser LightNode pour le déploiement.

Logiciels requis

Python : Assurez-vous que Python est installé sur votre machine, car il est nécessaire pour exécuter diverses bibliothèques et packages.
Node.js : Ceci est requis pour gérer les dépendances de workflow.
Ollama : Téléchargez et installez l'application Ollama depuis le site officiel d'Ollama.
Clé API Firecrawl : Inscrivez-vous pour obtenir une clé API sur Firecrawl à utiliser pour une fonctionnalité de scraping web améliorée.

Étapes d'installation

Cloner le dépôt : Commencez par cloner le dépôt GitHub d'Ollama Deep Researcher via la ligne de commande :
```
git clone https://github.com/langchain-ai/ollama-deep-researcher.git
cd ollama-deep-researcher
```

Configurer l'environnement : Accédez au répertoire du projet et créez un environnement virtuel :

python -m venv venv
source venv/bin/activate # Sur Windows, utilisez `venv\Scripts\activate`

Installer les dépendances : Exécutez la commande suivante pour installer les packages requis :
```
pip install -r requirements.txt
```
Configurer votre environnement : Créez un fichier .env dans le répertoire racine du projet :
```
FIRECRAWL_API_KEY=your_api_key_here
OLLAMA_MODEL=your_model_choice # par exemple, Llama
```

Utilisation d'Ollama Deep Researcher

Une fois l'installation terminée, il est temps de commencer à utiliser Ollama Deep Researcher pour vos tâches de recherche.

Exécution d'une requête de recherche

Démarrer votre agent de recherche : Utilisez la commande dans votre terminal pour exécuter l'agent :
```
python main.py
```
Saisir votre sujet : Vous allez inviter l'IA en entrant un sujet de recherche. L'agent initiera alors une série de recherches web automatisées basées sur cette entrée.
Examiner les résultats résumés : Après traitement, l'agent fournit un fichier markdown contenant le résumé de la recherche, complet avec des citations pour toutes les sources utilisées dans ses résultats.

Exemple d'utilisation

Si vous recherchiez "Intelligence Artificielle dans les soins de santé", il vous suffit d'entrer cela dans l'invite. L'agent :

Générer des requêtes : Crée automatiquement des requêtes de recherche liées à l'IA dans les soins de santé.
Agrège les résultats : Récupère et résume les informations pertinentes provenant de diverses sources.
Compile le rapport : Produit un rapport complet détaillant les résultats et les liens pertinents.

Construire un agent de recherche modulaire

Si vous souhaitez aller plus loin, vous pouvez construire un agent de recherche AI personnel interactif en intégrant d'autres outils comme LangChain et LangGraph. Cet agent peut effectuer un routage complexe des requêtes, exécuter diverses tâches de recherche et retourner des réponses détaillées.

Bibliothèques requises

LangChain
LangGraph
DuckDuckGo Search – pour les requêtes web.

Création de l'agent

Le processus implique de définir des modèles, de configurer des paramètres de recherche et d'utiliser des outils pour compiler et router les requêtes. Voici une structure approximative de la façon dont vous créeriez votre agent :

import LangChain
import Ollama

def create_research_agent():
    # Initialiser les modèles et configurations ici
    model = Ollama.load_model("Llama 3.2")
    router = LangChain.Router()

    # Définir les flux de travail et les réponses.
    # Implémenter les transformations de requêtes et la gestion des états.

Tester et exécuter votre agent

Une fois votre agent construit, utilisez une interface simple, comme Streamlit, pour permettre aux utilisateurs d'interagir avec lui de manière pratique.
Ouvrez votre application dans un navigateur web, saisissez des requêtes et voyez des analyses et des rapports en temps réel générés par l'agent.

Conclusion

Ollama Deep Researcher est un outil puissant pour améliorer les capacités de recherche, permettant aux utilisateurs d'automatiser et de rationaliser efficacement leurs flux de travail. En maîtrisant sa configuration et son utilisation, vous pouvez rendre la recherche plus rapide et moins manuelle, tout en garantissant que vos données restent privées et sécurisées.

Pour ceux qui cherchent à exploiter toute la puissance de l'IA dans leur recherche, envisagez de construire sur cet outil en intégrant d'autres frameworks, créant ainsi un assistant de recherche modulaire adapté à des besoins spécifiques. Avec des outils comme Ollama et LangChain, l'avenir de la recherche n'est pas seulement efficace ; il est intelligent.

Pour plus de détails et de contributions, visitez le dépôt GitHub d'Ollama Deep Researcher et explorez les idées et développements de la communauté !

En tirant parti de ces outils et techniques avancés, chercheurs, étudiants et professionnels peuvent révolutionner leur approche de la récupération et de l'analyse d'informations. Embrassez la puissance de l'IA et commencez votre parcours vers la maîtrise d'Ollama Deep Researcher dès aujourd'hui !