Nama: Open Deep Research
Website/Sumber Utama: https://github.com/nickscamara/open-deep-research
Fungsi Utama: Kloning open source dari eksperimen Deep Research milik OpenAI yang menggunakan Firecrawl untuk penelusuran dan ekstraksi web.
Tipe: Proyek Open Source
Cocok Untuk: Peneliti, analis data, pengembang AI, dan siapa pun yang membutuhkan alat penelusuran web mendalam tanpa biaya langganan tinggi
Model Harga/Lisensi: Open Source (MIT) Lihat Detail Lisensi
Highlight Utama: Alternatif open source untuk fitur Deep Research OpenAI yang premium (biaya $200/bulan)
Apa Itu Open Deep Research?
Open Deep Research adalah kloning open source dari eksperimen Deep Research milik OpenAI. Alih-alih menggunakan versi fine-tuned dari model o3 seperti yang dilakukan OpenAI, proyek ini memanfaatkan teknologi Firecrawl's extract + search yang dikombinasikan dengan model reasoning untuk melakukan penelusuran mendalam di web. Teknologi ini memungkinkan pengguna melakukan riset berbasis AI dengan multi-langkah di internet untuk tugas-tugas kompleks yang biasanya membutuhkan waktu berjam-jam atau berhari-hari untuk diselesaikan oleh analis atau peneliti manusia.
Proyek ini dibuat oleh Nicolas Silberstein Camara sebagai respons terhadap fitur Deep Research dari OpenAI yang hanya tersedia untuk pengguna dengan langganan mahal ($200/bulan untuk paket Pro). Open Deep Research menawarkan kemampuan penelusuran web yang serupa dengan pendekatan open source yang dapat dijalankan secara lokal atau di-deploy melalui Vercel.
Fitur Utama / Andalan
(Disimpulkan dari eksplorasi halaman fitur/dokumentasi)
Firecrawl Search + Extract
- Deskripsi: Menggunakan teknologi Firecrawl untuk mencari informasi di web dan mengekstrak data terstruktur dari situs web.
- Manfaat/Contoh: Memberikan data real-time ke AI melalui pencarian dan mengekstrak data terstruktur dari berbagai situs web untuk analisis komprehensif.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Next.js App Router
- Deskripsi: Menggunakan Next.js App Router untuk navigasi dan performa yang mulus.
- Manfaat/Contoh: Memanfaatkan React Server Components (RSCs) dan Server Actions untuk rendering sisi server dan peningkatan performa.
- Info Lebih Lanjut: Dokumentasi GitHub
AI SDK Integration
- Deskripsi: Mengintegrasikan Vercel AI SDK untuk menghasilkan teks, objek terstruktur, dan tool calls dengan berbagai LLM.
- Manfaat/Contoh: Mendukung berbagai penyedia model seperti OpenAI (default), Anthropic, Cohere, dan lainnya dengan hanya beberapa baris kode.
- Info Lebih Lanjut: Lihat di GitHub
Model Reasoning Konfigurabel
- Deskripsi: Menggunakan model terpisah untuk tugas-tugas reasoning (seperti analisis penelitian dan output terstruktur).
- Manfaat/Contoh: Dapat dikonfigurasi untuk menggunakan berbagai model seperti deepseek-reasoner atau deepseek-ai/DeepSeek-R1, dengan opsi untuk bypass validasi JSON.
- Info Lebih Lanjut: Dokumentasi Konfigurasi
Penyimpanan Data
- Deskripsi: Menggunakan Vercel Postgres (yang didukung oleh Neon) dan Vercel Blob untuk penyimpanan data.
- Manfaat/Contoh: Menyimpan riwayat chat dan data pengguna dengan aman, serta penyimpanan file yang efisien.
- Info Lebih Lanjut: Setup Dokumentasi
Kelebihan (Pros)
(Disimpulkan dari berbagai halaman)
- Alternatif gratis dan open source untuk fitur Deep Research OpenAI yang mahal ($200/bulan)
- Mendukung berbagai penyedia model AI, tidak terbatas pada OpenAI saja
- Dapat dijalankan secara lokal atau di-deploy ke Vercel dengan mudah
- Arsitektur modular yang memungkinkan penggantian komponen (seperti model reasoning)
- Komunitas pengembang yang aktif dengan banyak implementasi alternatif
Kekurangan (Cons) / Batasan
(Disimpulkan dari eksplorasi)
- Mungkin kurang canggih dibandingkan dengan versi Deep Research OpenAI yang menggunakan model o3 khusus
- Beberapa model non-OpenAI mungkin memerlukan pengaturan khusus (seperti BYPASS_JSON_VALIDATION=true)
- Memerlukan setup teknis dan konfigurasi API key untuk berbagai layanan
- Mungkin menghadapi keterbatasan saat mengakses situs yang diblokir oleh Cloudflare atau memiliki paywall
Harga / Lisensi
(Dicari secara aktif dari tautan Pricing/License)
Model: Open Source
Lisensi: MIT (Lihat File Lisensi)
Biaya Penggunaan: Gratis untuk dijalankan, tetapi mungkin memerlukan biaya untuk layanan pihak ketiga
- API OpenAI: Biaya berdasarkan penggunaan token
- Firecrawl: Menawarkan kuota gratis untuk pengujian (500.000 token gratis)
- Vercel: Tier Hobby gratis tersedia dengan batasan
Perbandingan: Alternatif hemat biaya dibandingkan OpenAI Deep Research ($200/bulan untuk paket Pro)
Contoh Penerapan & Observasi
(Berdasarkan dokumentasi, blog, use cases, komunitas)
- Penelitian akademis dan pengumpulan data untuk tugas akhir atau paper
- Riset pasar dan analisis kompetitor untuk bisnis
- Agregasi berita dan ringkasan dari berbagai sumber web
- Pengembangan basis pengetahuan untuk assistant AI kustom
- Proyek ini juga merupakan bagian dari gerakan "Open AI" yang lebih luas untuk membuat teknologi AI canggih lebih terbuka dan dapat diakses. Baca lebih lanjut tentang inisiatif Deep Research Open Source
- Komunitas telah membuat beberapa implementasi alternatif, termasuk dari dzhng, assafelovic, jina-ai, dan mshumer
Tanggapan (0 )