로컬 딥 리서치

딥하고 주체적인 연구를 위한 AI 기반 연구 조수

적절한 인용과 함께 여러 LLM과 검색 엔진을 사용하여 딥하고 주체적인 연구 수행

🧪 최초 오픈소스 프로젝트 — 단일 RTX 3090에서 완전 로컬 실행 (Qwen3.6-27B) — 로컬 하드웨어에서 약 95% SimpleQA (n=500)와 77% xbench-DeepSearch (n=100) 달성. r/LocalLLaMA 공지와 벤치마크 데이터셋 참고.

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🚀 로컬 딥 리서치란?

사용자가 제어할 수 있는 AI 연구 조수. 프라이버시를 위해 로컬에서 실행하고, 원하는 LLM을 사용하며, 나만의 검색 가능한 지식 기반 구축 가능. 사용자가 데이터를 소유하고, 작동 방식을 정확히 확인 가능.

⚡ 빠른 시작

옵션 1: Docker 실행 (Linux)

Mac / Windows / WSL2 사용자: --network host는 순수 Linux에서만 작동합니다. Docker Desktop에서는 포트 5000이 조용히 게시되지 않으며, localhost가 LDR 컨테이너 자체를 가리켜 Ollama/SearXNG에 접속할 수 없습니다. 아래 옵션 2를 사용하거나, Windows/WSL2 FAQ에서 작동하는 docker run 레시피 참고.

옵션 2: Docker Compose

CPU 전용 (모든 플랫폼):

NVIDIA GPU 사용 (Linux):

약 30초 후에 열기. GPU 설정, 환경 변수 등 자세한 내용은 Docker Compose 가이드 참고.

옵션 3: pip 설치

Ollama (또는 OpenAI 호환 LLM 엔드포인트)와 SearXNG도 실행해야 합니다 — 전체 설치 가이드를 pip 설치 가이드에서 확인.

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🌐 본 텍스트는 빠른 이해를 돕기 위한 요약 번역본입니다. 정확한 기술 정보 및 전체 코드는 GitHub 원문에서 확인하실 수 있습니다.