来源:互联网 更新时间:2025-03-26 14:23
deep research web ui 是一款由 ai 驱动的智能研究可视化工具。它整合了搜索引擎、网络抓取和大语言模型等先进技术,能够自动对复杂问题进行深度挖掘,并生成结构完整的研究报告。该工具强调用户的数据安全和部署灵活性,所有数据处理均在本地浏览器完成,并支持私有化部署。用户可以通过动态树状结构实时追踪研究的逻辑脉络,最终报告支持一键导出为 pdf 或 markdown 格式,方便分享和存档。
目前,Deep Research Web UI 已经支持 硅基流动 SiliconCloud 平台提供的大模型 API 服务。用户可以灵活选择 硅基流动 平台内包括 DeepSeek-R1 和 V3 等多种 AI 大模型,以满足更广泛的研究需求和应用场景,体验更高效、更安全且更灵活的智能研究服务。 硅基流动 SiliconCloud 平台以其高性能和高性价比的大模型服务著称,特别是 DeepSeek 系列模型,在多种评测基准上表现出色,为用户提供了强大的 AI 算力支持。
本文将详细介绍如何在 Deep Research Web UI 中配置并接入 硅基流动 提供的 API 服务,帮助用户快速上手,提升研究效率。
首先,打开 Deep Research Web UI 官方网站(https://deep-research.ataw.top/)。在网页右上角,点击齿轮状的“⚙️”设置按钮,打开设置弹窗。
在设置弹窗中,找到 AI 大模型服务配置部分。在“模型服务商”下拉菜单中,选择 “SiliconFlow 硅基流动”。
接下来,需要获取 硅基流动 SiliconCloud 的 API 密钥。访问 硅基流动 官网(https://cloud.siliconflow.cn/models),注册或登录您的账号。登录后,在 API 密钥管理页面生成并复制一个新的 API Key。请妥善保管您的 API Key,避免泄露。
返回 Deep Research Web UI 网页的设置弹窗。在 AI 服务配置部分,确保已选择 “SiliconFlow 硅基流动”。在 “API 密钥” 输入框中,粘贴您刚才复制的 API Key。
在 “模型名称” 一栏,点击右侧的下拉按钮,或直接输入模型名称进行筛选,选择您希望使用的模型。 Deep Research Web UI 支持 硅基流动 SiliconCloud 平台上的多款模型,包括 DeepSeek-R1 和 V3 等。用户可以根据自身的研究需求和偏好进行选择。
如果您需要进行大规模或需要处理长文本的研究,建议配置 “上下文长度” 选项。上下文长度决定了模型在单次请求中能够处理的最大文本量。请注意,设置的上下文长度不应超过所选模型支持的最大上下文长度,以避免请求失败。
Deep Research Web UI 目前支持 Tavily 和 Firecrawl 两种联网搜索服务,未来计划支持更多选择。Tavily 提供每月 1000 次的免费搜索额度,对于大多数用户而言已足够使用。 Firecrawl 则可能在数据抓取和覆盖范围上有所侧重,用户可以根据自身需求选择合适的搜索服务。
要使用 Tavily 联网搜索服务,首先访问 Tavily 官网(https://app.tavily.com/home)注册账号。登录后,进入控制台创建新的 API Key 并复制。
在创建 API Key 时,您可以自定义 Key Name,例如 “Deep Research”。 “Key Type” 可以根据您的使用频率选择,轻度使用选择 “Development”,重度使用选择 “Production”。 请务必妥善保管您的 API Key,防止泄露。
回到 Deep Research Web UI 网页的设置弹窗,找到 “联网搜索服务” 部分。在服务商选择中,选择 “Tavily”。在 “API 密钥” 输入框中,填写您刚才在 Tavily 控制台生成的 API Key。
您可以根据研究需求设置搜索时使用的语言。默认情况下,AI 模型会使用您当前网页的语言进行搜索和回复。如果您希望使用英文搜索词以获取更高质量的英文资料,可以将 “使用语言” 设置为 “English”。 英文搜索结果通常在某些技术领域和学术研究中具有更广泛和深入的覆盖。
完成以上配置后,Deep Research Web UI 即可连接 硅基流动 SiliconCloud 大模型 API 和 Tavily 联网搜索服务。点击保存设置,即可开始使用。
Deep Research Web UI 旨在降低用户的使用门槛,每一步配置都力求简洁明了。配置完成后,您可以利用它进行各种研究任务,例如:
例如,您可以尝试搜索 “NVIDIA RTX 50 系列显卡的信息”,Deep Research Web UI 将自动进行深度挖掘和分析,并以树状结构可视化研究脉络,最终生成一份关于该显卡的详细报告。
Deep Research Web UI 项目正在持续活跃更新中,如果您在使用过程中遇到任何问题或有建议,欢迎前往 GitHub 仓库 (https://github.com/AnotiaWang/deep-research-web-ui)进行反馈。 开发者社区非常欢迎用户的参与和贡献,共同完善这款 AI 驱动的智能研究工具。
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