local-rag-researcher-deepseek

本地跑通深度研究,私密数据不泄露,自动生成报告

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 17 🐛 待处理 1 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 143
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,本地部署,完全免费。

项目预览

local-rag-researcher-deepseek 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队kaymen99
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,本地部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型ai-agents,deep-research,deepseek,deepseek-r1,langchain,langgraph,ollama,ollama-python,rag,rag-agents,research-assistant
GitHub 星标★ 143
上线时间2025-02-06 00:00:00
代码更新2025-02-13
仓库体积22 KB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

这是一个基于LangGraph、DeepSeek R1和Ollama构建的本地RAG研究智能体。它解决了在本地环境中进行深度研究时,需要将大语言模型与私有知识库结合的问题,同时避免数据外泄。核心能力包括:通过LangGraph编排多步骤研究流程,使用DeepSeek R1进行推理,并借助Ollama实现完全本地化的模型运行。项目支持用户上传文档或指定数据源,智能体自动执行检索、分析、综合等任务,最终生成结构化的研究报告。它强调隐私保护、成本可控和离线可用,适合对数据安全要求高的研究场景。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 143

核心亮点

  • 完全本地化运行,数据不出本机,隐私安全有保障
  • 基于LangGraph的流程编排,研究步骤清晰可追踪
  • 集成DeepSeek R1推理能力,结合RAG提升回答准确性

不足之处

  • 依赖Ollama本地模型,硬件配置要求较高
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 企业内部资料深度调研与报告生成
  • 学术研究时对本地文献库的自动综述
  • 离线环境下的知识问答与信息整合

替代项目

LangChain RAG Agent、AutoGen RAG、LlamaIndex Research Agent

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