로컬 딥 리서치

(docs/SQLCIPHER_INSTALL.md)

딥하고 에이전트적인 연구를 위한 AI 기반 연구 조수

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

🧪 첫 번째 오픈 소스 프로젝트 — 단일 RTX 3090(Qwen3.6-27B)에서 완전 로컬 실행 — 로컬 하드웨어에서 약 95% SimpleQA(n=500)와 77% xbench-DeepSearch(n=100) 보고. r/LocalLLaMA 발표 및 벤치마크 데이터셋 참조.

▶️ The Art Of The Terminal의 리뷰 보기

🚀 로컬 딥 리서치란?

사용자가 제어하는 AI 연구 조수. 프라이버시를 위해 로컬에서 실행, 원하는 LLM 사용 가능, 검색 가능한 지식 베이스 구축 가능. 데이터 소유권은 사용자에게 있으며 작동 방식을 정확히 확인할 수 있음.

⚡ 빠른 시작

옵션 1: Docker 실행 (Linux)

Mac / Windows / WSL2 사용자: --network host는 네이티브 Linux에서만 작동. Docker Desktop에서는 포트 5000을 게시하지 못하고, localhost가 LDR 컨테이너 자체를 가리켜 Ollama/SearXNG에 접근 불가 상태가 됨. 아래 옵션 2 사용 또는 Windows/WSL2 FAQ에서 작동하는 docker run 레시피 확인.

옵션 2: Docker Compose

CPU 전용 (모든 플랫폼):

NVIDIA GPU 사용 (Linux):

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

옵션 3: pip 설치

Ollama(또는 OpenAI 호환 LLM 엔드포인트)와 SearXNG 실행 필요 — 전체 내용은 pip 설치 가이드 참고

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