Местный исследователь RAG Deepseek сочетает мощные возможности обхода и индексирования файлов Deepseek с векторным семантическим поиском и локальными выводами LLM, создавая автономного агента для поиска с дополнением (RAG). Пользователи настраивают каталог для индексирования различных форматов документов — PDF, Markdown, текст и другие — с помощью интеграции пользовательских embedding-моделей через FAISS или другие векторные хранилища. Запросы обрабатываются через локальные открытые модели (например, GPT4All, Llama) или удалённые API, возвращая краткие ответы или суммы на основе индексированного содержимого. С удобным интерфейсом CLI, настраиваемыми шаблонами подсказок и поддержкой инкрементных обновлений, инструмент обеспечивает сохранение конфиденциальности данных и офлайн-доступ для исследователей, разработчиков и специалистов по знаниям.

Searcholic предлагает инновационную поисковую систему на основе ИИ, которая повышает эффективность и точность поиска электронных книг и документов. Используя передовые алгоритмы, она сканирует обширные цифровые библиотеки, чтобы представить пользователям наиболее релевантные результаты, экономя тем самым значительное количество времени и усилий. С такими функциями, как обширная база данных, быстрые результаты и защита конфиденциальности пользователей, Searcholic обслуживает читателей, исследователей и случайных пользователей, которые ищут надежный и быстрый доступ к цифровому контенту.

Deep Research Agent использует модели GPT от OpenAI для выполнения расширенного поиска документов и анализа. Пользователи настраивают источники данных (например, PubMed, arXiv), определяют запросы и получают легкоусвояемые обзоры, подчеркивающие методы, результаты и основные аргументы. Поддерживаются сравнение нескольких документов, извлечение цитат и интерактивные сессии вопросов и ответов. Модульная архитектура позволяет интегрировать собственные модули, NLP-пайплайны и форматы экспорта, такие как markdown или JSON. Благодаря встроенному расписанию он может периодически обновлять обзоры литературы, выявлять новые тенденции исследований и генерировать отчеты. Идеально подходит для исследовательских команд, ученых и отраслевых аналитиков, желающих снизить ручное время чтения и повысить качество поиска инсайтов в больших научных корпусах.