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title: "Deep Researcher"
description: "数分で構造化された研究レポートを生成するマルチモデル協調ワークフロー"
enableComments: true
author: "AdamPlatin123"
github_username: "AdamPlatin123"
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⬇️ 読む前に試してみてください

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## 📖 概要

Deep Researcherは、Difyプラットフォーム上に構築されたワークフローで、Deep Researchの核心機能を再現しています。マルチソース検索（ローカルナレッジベース+ウェブ検索）とマルチモデル協調を統合することで、5分以内に数万語の構造化された研究レポートを生成できます。システムはモジュール化設計を採用し、基礎モデルとデータソースの柔軟な置き換えをサポートしています。

## ✨ 主な機能

### インテリジェントなトピック分析
Gemini 2.0 Flashモデルを使用した多層トピック分解、4次元の詳細分析をサポート

### ハイブリッド検索エンジン
`ローカルナレッジベース + Wikipedia/Google/Bing API` マルチチャネル検索

### 動的リズム制御
2>1モデルカスケードアーキテクチャを採用し、条件分岐と対話ラウンドマーカーを通じて処理リズムを最適化

### 効率的なレポート生成
deepseek-r1-distillなどのモデルを統合し、段落レベルのコンテンツ生成を実現、Markdown構造化出力をサポート

## 🛠️ 技術アーキテクチャ

ワークフローは以下のアーキテクチャを採用しています：
<Mermaid
  chart="
graph TD
    A[ユーザー質問] --> B{トピック分析}
    B --> F[質問生成]
    F --> H[ユーザー回答]
    H --> C
    B --> I[トピック分析]
    I --> C{二次トピック抽出}
    C --> D[ハイブリッド反復検索エンジン]
    D --> E[マルチモデル協調生成]
    E --> G[構造化レポート]
    
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    style D fill:#2196F3,stroke:#1565C0
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## ⚠️ 注意事項

### パフォーマンス最適化の提案

原則として、ワークフローはどのモデルもサポートしています。ローカルモデルの使用時にリクエスト圧力が高い場合、LLMノードの`Timepouterror`がトリガーされる可能性があります。オンラインAPIサービスに切り替えるか、Dify設定ファイルでタイムアウト時間を変更することを検討できます。

Google無料APIユーザーの場合、ローカルモデルノードを挿入してRPMを制限できます（Googleのデフォルトレート制限は15RPMで、短時間に多くのリクエストがあるとエラーが報告されます）

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  <Card 
    icon={<i className="ri-flow-chart" />} 
    href="https://discord.gg/PwZDHH4mv3" 
    title="ワークフローを入手"
  >
  <p>FirstLabに参加してDSLファイルを入手</p>
    <img src="https://s2.loli.net/2025/05/15/HFT2SE3uIyMflG4.png" alt="Deep Researcher" />
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