KResearch
综合介绍
KResearch 是一个高级研究辅助工具,它使用AI系统来处理复杂的研究课题。该工具通过多个AI代理的协作,自动化地规划、执行和整合来自网络的信息。它的工作流程模仿了人类专家的研究过程:首先由“Alpha”战略代理制定研究计划,然后由“Beta”战术代理执行具体的搜索和信息提取任务。这个过程会重复进行多次,以确保收集到的信息足够全面和深入。最终,KResearch会生成一份结构清晰、包含完整引用来源的综合报告,并附带一个可视化的知识图谱。这个知识图谱可以清晰地展示关键概念及其相互关系,帮助用户快速理解复杂的主题。对于需要快速深入了解某一领域的学生、分析师或任何研究人员来说,这是一个非常有价值的工具。
功能列表
- 多代理协作:内置“Alpha”(战略家)和“Beta”(战术家)两个AI代理,它们会合作制定并执行最优的研究计划。
- 迭代式研究:通过多次“计划-搜索-阅读”的循环,全面收集关于特定主题的见解和信息。
- 实时进度追踪:以时间线的形式,详细展示AI从思考到执行的每一步,让整个研究过程完全透明。
- 可配置的研究模式:提供“均衡”、“深度探索”、“快速”和“超快”四种模式,用户可以根据不同的研究需求选择合适的模式。
- 生成综合报告:研究完成后,系统会自动生成一份结构化的Markdown格式报告,汇总所有发现。
- 知识图谱可视化:自动创建一个Mermaid.js格式的知识图谱,用于直观地展示关键实体及其相互之间的联系。
- 引用来源:所有研究结果都基于Google搜索,并提供完整的引用来源列表,确保信息可追溯。
- 现代化的用户界面:采用React和Tailwind CSS构建,界面设计简洁,支持浅色和深色两种模式。
使用帮助
KResearch 提供两种主要的使用方式:通过Docker快速部署,或者在本地进行开发环境部署。对于大多数用户而言,使用Docker是最简单快捷的方式。
方式一:使用Docker运行(推荐)
这是运行KResearch最快的方法,因为它使用了预先构建好的Docker镜像,无需手动配置复杂的开发环境。
第一步:拉取并运行Docker容器首先,请确保你的电脑上已经安装了Docker。然后在终端或命令行工具中运行以下命令:
docker run -p 8080:80 --name kresearch kuekhaoyang/kresearch:latest
这条命令会从Docker Hub上下载KResearch的最新镜像,并在本地运行一个容器。
-p 8080:80
这部分的作用是将你本机的8080端口映射到Docker容器的80端口,这样你就可以通过访问本机的8080端口来使用应用。--name kresearch
这部分为创建的容器指定了一个名字kresearch
,方便后续的管理(如停止或删除)。
第二步:访问应用当容器成功运行后,打开你的网络浏览器(如Chrome、Edge或Safari),在地址栏输入 http://localhost:8080
并访问。
第三步:配置API密钥应用加载后,你会看到界面的右上角或侧边栏有一个“设置”(Settings)图标。点击它,会弹出一个配置窗口。在这里,你需要输入你的Google Gemini API密钥。这个密钥是应用与Google AI模型通信所必需的凭证。输入后,密钥会被安全地保存在你浏览器的本地存储中,下次再访问就不用重新输入了。
方式二:在本地开发环境运行
如果你是开发者,希望对项目进行修改或贡献代码,可以选择在本地运行。
前提条件:在开始之前,请确保你的电脑上安装了以下软件:
- Node.js: 建议使用最新的长期支持(LTS)版本。
- 包管理器:
npm
或yarn
。npm
通常会随Node.js一同安装。 - Git: 用于从GitHub克隆项目代码。
第一步:克隆代码库打开终端,使用git
命令将项目代码从GitHub克隆到你的本地电脑:
git clone https://github.com/KuekHaoYang/KResearch.git
然后进入项目目录:
cd KResearch
第二步:安装依赖在项目根目录下,运行以下命令来安装所有必需的软件包和依赖项:
npm install
第三步:配置环境变量为了让应用能够使用Google Gemini API,你需要在项目根目录下创建一个名为 .env
的文件。
- 创建文件:
touch .env
- 编辑该文件,并加入你的API密钥,格式如下:
# .env API_KEY="YOUR_GEMINI_API_KEY"
请将
YOUR_GEMINI_API_KEY
替换为你自己的有效密钥。
第四步:启动开发服务器一切准备就绪后,运行以下命令来启动应用的开发服务器:
npm run dev
启动成功后,终端会显示一个本地访问地址,通常是 http://localhost:5173
。
第五步:开始使用在浏览器中打开终端提供的地址(例如 http://localhost:5173
),即可开始使用KResearch。操作流程如下:
- 选择研究模式: 根据你的需求在“均衡”、“深度探索”、“快速”或“超快”中选择一个模式。
- 输入查询: 在主界面的文本框中输入你想要研究的主题或问题。
- 开始研究: 点击“开始研究”按钮或直接按回车键。
- 监控进度: 研究开始后,界面会实时显示AI代理的工作日志,你可以清晰地看到每一步的进展。你也可以随时停止研究过程。
- 查看结果: 研究完成后,系统会展示最终生成的报告、知识图谱和详细的引用来源列表。
应用场景
- 学术研究学生或研究人员在撰写论文或报告前,可以利用KResearch对特定学术课题进行初步的文献综述和背景调研。它能快速生成一份包含关键概念、主要观点和引用来源的综合报告,极大地节省了前期资料搜集和整理的时间。
- 市场分析市场分析师可以使用KResearch来研究某个行业、竞争对手或新兴技术。例如,输入“人工智能在金融行业的应用”,工具可以生成一份包含当前市场格局、主要参与者、关键技术和未来趋势的报告,为制定商业策略提供数据支持。
- 内容创作内容创作者或博主在撰写深度文章前,可以使用KResearch来快速收集和理解一个陌生领域的核心知识。这有助于确保文章内容的准确性和深度,同时提供的知识图谱也能为内容的结构规划提供灵感。
- 技术决策技术团队在评估是否采用某项新技术时,可以利用KResearch进行快速的技术背景和生态调研。通过生成关于该技术的报告,团队可以了解其优缺点、应用案例和社区活跃度,从而做出更明智的决策。
QA
- 这个工具需要付费吗?KResearch项目本身是开源免费的,你可以自由下载和使用。但它依赖Google Gemini API来提供AI功能,因此你需要拥有一个有效的Google Gemini API密钥,并根据Google的定价策略为API的使用付费。
- 我的API密钥安全吗?如果你使用Docker或在应用内设置密钥,API密钥会存储在你浏览器的本地存储(Local Storage)中,不会上传到任何服务器。如果你在本地开发环境中使用
.env
文件,密钥也仅存储在你的本地计算机上。因此,你的密钥是安全的。 - 研究报告的准确性如何保证?报告的准确性依赖于Google搜索的结果和Gemini模型的整合能力。KResearch通过提供完整的引用来源列表,让用户可以自行核对和追溯信息的源头。此外,通过迭代式的研究和多代理协作,工具会尝试从多个角度验证和补充信息,以提高报告的全面性和可靠性。
- 是否支持中文研究?是的,只要你在输入框中提交中文的研究课题,KResearch就会使用中文进行搜索和分析,并生成中文的研究报告。其多语言能力由底层的Google Gemini模型支持。