Deep Research Agent는 OpenAI의 GPT 모델을 활용하여 고급 문서 검색 및 분석을 수행합니다. 사용자 설정 데이터 소스(예: PubMed, arXiv)를 통해 쿼리를 정의하고 방법, 결과, 핵심 논점을 강조한 이해하기 쉬운 요약을 받습니다. 다중 문서 비교, 인용 추출, 인터랙티브 Q&A 세션을 지원하며, 모듈식 아키텍처로 사용자 지정 커넥터, NLP 파이프라인, Markdown 또는 JSON 형식으로 출력할 수 있습니다. 내장 스케줄링으로 정기적으로 문헌 검토를 갱신하고, 새로운 연구 트렌드를 감지하며 보고서를 생성할 수 있습니다. 연구팀, 학계, 산업 분석가에게 이상적이며, 수작업 읽기 시간을 줄이고 방대한 과학 자료에서 통찰력을 향상시킵니다.

로컬 RAG 리서처 Deepseek는 Deepseek의 강력한 파일 크롤링 및 인덱싱 기능과 벡터 기반 의미 검색 및 로컬 LLM 추론을 결합하여 독립 실행형 검색 보강 생성(RAG) 에이전트를 만듭니다. 사용자는 디렉터리를 구성하여 PDF, Markdown, 텍스트 등 다양한 문서 포맷을 인덱스하고, FAISS 또는 기타 벡터 저장소를 통해 맞춤 임베딩 모델을 통합합니다. 쿼리는 로컬 오픈 소스 모델(예: GPT4All, Llama) 또는 원격 API를 통해 처리되며, 인덱싱된 내용에 기반한 간결한 응답 또는 요약을 반환합니다. 직관적 CLI 인터페이스, 맞춤형 프롬프트 템플릿 및 증분 업데이트 지원으로 데이터 프라이버시와 오프라인 접근성을 보장합니다.