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🔎 GPT Researcher

GPT Researcher는 다양한 작업을 대해 포괄적인 온라인 연구를 수행하도록 설계된 자율 에이전트입니다.

이 에이전트는 세부적이고 사실에 기반하며 편견 없는 연구 보고서를 생성할 수 있으며, 관련 리소스와 개요에 초점을 맞춘 맞춤형 옵션을 제공합니다. 최근 발표된 Plan-and-Solve 및 RAG 논문에서 영감을 받아 GPT Researcher는 잘못된 정보, 속도, 결정론적 접근 방식, 신뢰성 문제를 해결하고, 동기화 작업이 아닌 병렬 에이전트 작업을 통해 더 안정적이고 빠른 성능을 제공합니다.

우리의 목표는 AI의 힘을 활용하여 개인과 조직에게 정확하고 편향 없는 사실에 기반한 정보를 제공하는 것입니다.

왜 GPT Researcher인가?

  • 직접 수행하는 연구 과정은 객관적인 결론을 도출하는 데 시간이 오래 걸리며, 적절한 리소스와 정보를 찾는 데 몇 주가 걸릴 수 있습니다.
  • 현재의 대규모 언어 모델(LLM)은 과거 정보에 기반해 훈련되었으며, 환각 현상이 발생할 위험이 높아 연구 작업에는 적합하지 않습니다.
  • 현재 LLM은 짧은 토큰 출력으로 제한되며, 2,000단어 이상의 길고 자세한 연구 보고서를 작성하는 데는 충분하지 않습니다.
  • 웹 검색을 지원하는 서비스(예: ChatGPT 또는 Perplexity)는 제한된 리소스와 콘텐츠만을 고려하여 경우에 따라 피상적이고 편향된 답변을 제공합니다.
  • 웹 소스만을 사용하면 연구 작업에서 올바른 결론을 도출할 때 편향이 발생할 수 있습니다.

데모

gptr-demo.mp4

아키텍처

주요 아이디어는 "플래너"와 "실행" 에이전트를 실행하는 것으로, 플래너는 연구할 질문을 생성하고, 실행 에이전트는 생성된 각 연구 질문에 따라 가장 관련성 높은 정보를 찾습니다. 마지막으로 플래너는 모든 관련 정보를 필터링하고 집계하여 연구 보고서를 작성합니다.

에이전트는 gpt-4o-mini와 gpt-4o(128K 컨텍스트)를 활용하여 연구 작업을 완료합니다. 필요에 따라 각각을 사용하여 비용을 최적화합니다. 평균 연구 작업은 약 2분이 소요되며, 비용은 약 $0.005입니다..

구체적으로:

  • 연구 쿼리 또는 작업을 기반으로 도메인별 에이전트를 생성합니다.
  • 주어진 작업에 대해 객관적인 의견을 형성할 수 있는 일련의 연구 질문을 생성합니다.
  • 각 연구 질문에 대해 크롤러 에이전트를 실행하여 작업과 관련된 정보를 온라인 리소스에서 수집합니다.
  • 수집된 각 리소스에서 관련 정보를 요약하고 출처를 기록합니다.
  • 마지막으로, 요약된 모든 정보를 필터링하고 집계하여 최종 연구 보고서를 생성합니다.

튜토리얼

기능

  • 📝 로컬 문서 및 웹 소스를 사용하여 연구, 개요, 리소스 및 학습 보고서 생성
  • 📜 2,000단어 이상의 길고 상세한 연구 보고서 생성 가능
  • 🌐 연구당 20개 이상의 웹 소스를 집계하여 객관적이고 사실에 기반한 결론 도출
  • 🖥️ 경량 HTML/CSS/JS와 프로덕션용 (NextJS + Tailwind) UX/UI 포함
  • 🔍 자바스크립트 지원 웹 소스 스크래핑 기능
  • 📂 연구 과정에서 맥락과 메모리 추적 및 유지
  • 📄 연구 보고서를 PDF, Word 등으로 내보내기 지원

📖 문서

전체 문서(설치, 환경 설정, 간단한 예시)를 보려면 여기를 참조하세요.

  • 시작하기 (설치, 환경 설정, 간단한 예시)
  • 맞춤 설정 및 구성
  • 사용 방법 예시 (데모, 통합, 도커 지원)
  • 참고자료 (전체 API 문서)

⚙️ 시작하기

설치

1단계 - Python 3.11 또는 그 이상의 버전을 설치하세요. 여기를 참조하여 단계별 가이드를 확인하세요.

2단계 - 프로젝트를 다운로드하고 해당 디렉토리로 이동하세요.

git clone https://github.com/assafelovic/gpt-researcher.git
cd gpt-researcher

3단계 - 두 가지 방법으로 API 키를 설정하세요: 직접 export하거나 .env 파일에 저장하세요.

Linux/Windows에서 임시 설정을 하려면 export 방법을 사용하세요:

export OPENAI_API_KEY={OpenAI API 키 입력}
export TAVILY_API_KEY={Tavily API 키 입력}

더 영구적인 설정을 원한다면, 현재의 gpt-researcher 디렉토리에 .env 파일을 생성하고 환경 변수를 입력하세요 (export 없이).

  • 기본 LLM은 GPT이지만, claude, ollama3, gemini, mistral 등 다른 LLM도 사용할 수 있습니다. LLM 제공자를 변경하는 방법은 LLMs 문서를 참조하세요. 이 프로젝트는 OpenAI GPT 모델에 최적화되어 있습니다.
  • 기본 검색기는 Tavily이지만, duckduckgo, google, bing, searchapi, serper, searx, arxiv, exa 등의 검색기를 사용할 수 있습니다. 검색 제공자를 변경하는 방법은 검색기 문서를 참조하세요.

빠른 시작

1단계 - 필요한 종속성 설치

pip install -r requirements.txt

2단계 - FastAPI로 에이전트 실행

python -m uvicorn main:app --reload

3단계 - 브라우저에서 http://localhost:8000 으로 이동하여 연구를 시작하세요!


Poetry 또는 가상 환경에 대해 배우고 싶다면, 문서를 참조하세요.

PIP 패키지로 실행하기

pip install gpt-researcher
...
from gpt_researcher import GPTResearcher

query = "왜 Nvidia 주식이 오르고 있나요?"
researcher = GPTResearcher(query=query, report_type="research_report")
# 주어진 질문에 대한 연구 수행
research_result = await researcher.conduct_research()
# 보고서 작성
report = await researcher.write_report()
...

더 많은 예제와 구성 옵션은 PIP 문서를 참조하세요.

Docker로 실행

1단계 - Docker 설치

2단계 - .env.example 파일을 복사하고 API 키를 추가한 후, 파일을 .env로 저장하세요.

3단계 - docker-compose 파일에서 실행하고 싶지 않은 서비스를 주석 처리하세요.

$ docker-compose up --build

4단계 - docker-compose 파일에서 아무 것도 주석 처리하지 않았다면, 기본적으로 두 가지 프로세스가 시작됩니다:

  • localhost:8000에서 실행 중인 Python 서버
  • localhost:3000에서 실행 중인 React 앱

브라우저에서 localhost:3000으로 이동하여 연구를 시작하세요!

📄 로컬 문서로 연구하기

GPT Researcher를 사용하여 로컬 문서를 기반으로 연구 작업을 수행할 수 있습니다. 현재 지원되는 파일 형식은 PDF, 일반 텍스트, CSV, Excel, Markdown, PowerPoint, Word 문서입니다.

1단계: DOC_PATH 환경 변수를 설정하여 문서가 있는 폴더를 지정하세요.

export DOC_PATH="./my-docs"

2단계:

  • 프론트엔드 앱을 localhost:8000에서 실행 중이라면, "Report Source" 드롭다운 옵션에서 "My Documents"를 선택하세요.
  • GPT Researcher를 PIP 패키지로 실행 중이라면, report_source 인수를 "local"로 설정하여 GPTResearcher 클래스를 인스턴스화하세요. 코드 예제를 참조하세요.

👪 다중 에이전트 어시스턴트

AI가 프롬프트 엔지니어링 및 RAG에서 다중 에이전트 시스템으로 발전함에 따라, 우리는 LangGraph로 구축된 새로운 다중 에이전트 어시스턴트를 소개합니다.

LangGraph를 사용하면 여러 에이전트의 전문 기술을 활용하여 연구 과정의 깊이와 질을 크게 향상시킬 수 있습니다. 최근 STORM 논문에서 영감을 받아, 이 프로젝트는 AI 에이전트 팀이 주제에 대한 연구를 계획에서 출판까지 함께 수행하는 방법을 보여줍니다.

평균 실행은 5-6 페이지 분량의 연구 보고서를 PDF, Docx, Markdown 형식으로 생성합니다.

여기에서 확인하거나 문서에서 자세한 내용을 참조하세요.

🖥️ 프론트엔드 애플리케이션

GPT-Researcher는 사용자 경험을 개선하고 연구 프로세스를 간소화하기 위해 향상된 프론트엔드를 제공합니다. 프론트엔드는 다음과 같은 기능을 제공합니다:

  • 연구 쿼리를 입력할 수 있는 직관적인 인터페이스
  • 연구 작업의 실시간 진행 상황 추적
  • 연구 결과의 대화형 디스플레이
  • 맞춤형 연구 경험을 위한 설정 가능

두 가지 배포 옵션이 있습니다:

  1. FastAPI로 제공되는 경량 정적 프론트엔드
  2. 고급 기능을 제공하는 NextJS 애플리케이션

프론트엔드 기능에 대한 자세한 설치 방법 및 정보를 원하시면 문서 페이지를 참조하세요.

🚀 기여하기

우리는 기여를 적극 환영합니다! 관심이 있다면 기여 가이드를 확인해 주세요.

로드맵 페이지를 확인하고, 우리 Discord 커뮤니티에 가입하여 우리의 목표에 함께 참여해 주세요.

✉️ 지원 / 문의

🛡️ 면책 조항

이 프로젝트인 GPT Researcher는 실험적인 응용 프로그램이며, 명시적이거나 묵시적인 보증 없이 "있는 그대로" 제공됩니다. 우리는 이 코드를 학술적 목적으로 Apache 2 라이선스 하에 공유하고 있습니다. 여기에 있는 것은 학술적 조언이 아니며, 학술 또는 연구 논문에 사용하는 것을 권장하지 않습니다.

편향되지 않은 연구 주장에 대한 우리의 견해:

  1. GPT Researcher의 주요 목표는 잘못된 정보와 편향된 사실을 줄이는 것입니다. 그 방법은 무엇일까요? 우리는 더 많은 사이트를 스크래핑할수록 잘못된 데이터의 가능성이 줄어든다고 가정합니다. 여러 사이트에서 정보를 스크래핑하고 가장 빈번한 정보를 선택하면, 모든 정보가 틀릴 확률은 매우 낮습니다.
  2. 우리는 편향을 완전히 제거하려고 하지는 않지만, 가능한 한 줄이는 것을 목표로 합니다. 우리는 인간과 LLM의 가장 효과적인 상호작용을 찾기 위한 커뮤니티입니다.
  3. 연구에서 사람들도 이미 자신이 연구하는 주제에 대해 의견을 가지고 있기 때문에 편향되는 경향이 있습니다. 이 도구는 많은 의견을 스크래핑하며, 편향된 사람이라면 결코 읽지 않았을 다양한 견해를 고르게 설명합니다.

GPT-4 모델을 사용할 경우, 토큰 사용량 때문에 비용이 많이 들 수 있습니다. 이 프로젝트를 사용하는 경우, 자신의 토큰 사용량 및 관련 비용을 모니터링하고 관리하는 것은 본인의 책임입니다. OpenAI API 사용량을 정기적으로 확인하고, 예상치 못한 비용을 방지하기 위해 필요한 한도를 설정하거나 알림을 설정하는 것이 좋습니다.

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