[AI 오픈소스] Ollama Deep Researcher – 최강의 로컬 웹 리서치 및 보고서 작성 도우미

안녕하세요.

최근에 구글, open AI, 퍼플렉시티 에서 경쟁적으로 Deep research 기능을 공개하고 있습니다. 하지만 LLM 답변 시 서버에 보안상 클라우드로 나가야하기 때문에 개인정보가 새어나간다는 문제점이 있었습니다. 이를 해결하기 위하여 로컬 기반의 ollama를 이용한 ollama deep researcher 오픈소스를 소개드립니다.

 

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Ollama Deep Researcher란?

🔍 Ollama Deep Researcher란?

Ollama Deep Researcher는 로컬 환경에서 실행되는 AI 기반 웹 리서치 및 보고서 작성 도구입니다. Ollama의 LLM(대형 언어 모델)을 활용하여 자동으로 웹을 검색하고 요약하며, 최적화된 보고서를 생성하는 기능을 제공합니다.

❓ Ollama Deep Researcher가 왜 필요할까?

✅ 기존 웹 리서치 방식의 한계

• 수동 검색은 시간이 많이 걸리고 비효율적
• 신뢰할 수 있는 정보를 선별하는 것이 어려움

✅ Ollama Deep Researcher의 주요 장점

• 🔒 100% 로컬 환경에서 실행 → 데이터 유출 걱정 없음
• 🤖 AI 기반 자동화 리서치 → 빠르고 정확한 정보 탐색
• 📄 구조화된 보고서 자동 생성 → 연구 정리 효율성 증가

✅ 기존 클라우드 기반 Deep research 와의 비교

실행 방식	로컬 실행	클라우드 기반
LLM	✅ 완전 로컬	❌ 데이터 전송 필요
검색 기능	✅ 일부 직접 웹 검색 가능	❌ 직접 검색 불가능
요약 제공	✅ 자동 요약 생성	✅ 가능하지만 직접 입력 필요

 

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Ollama Deep Researcher의 주요 기능

🚀 완전 로컬 웹 리서치

• 로컬 LLM을 활용하여 인터넷 연결 없이 실행 가능
• 민감한 데이터를 보호하면서 AI 리서치 수행

🔍 자동 검색 쿼리 생성 및 반복적 개선

• 사용자가 입력한 주제를 기반으로 AI가 자동 검색어 생성
• 검색 결과를 분석하여 부족한 정보를 보완하는 추가 검색 수행

🌐 다양한 검색 엔진 지원

• DuckDuckGo(기본값), Tavily, Perplexity와 연동 가능
• DuckDuckGo는 API 키 없이 무료 사용 가능

📑 마크다운 보고서 자동 생성

• 연구 과정에서 수집된 정보를 마크다운 형식으로 정리하여 제공
• 출처까지 포함된 최종 요약 파일을 생성

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Ollama Deep Researcher의 작동 원리

 

🏁 1단계: 웹 검색 쿼리 생성

• 사용자가 연구할 주제를 입력하면 Ollama의 AI가 적절한 검색어를 생성
• 예: “기후 변화의 원인”을 입력하면 → “주요 기후 변화 원인과 연구 결과” 검색

📊 2단계: 검색 결과 요약

• 검색 엔진을 통해 관련 자료를 수집하고 핵심 내용 요약
• 검색된 문서를 읽고 가장 중요한 정보만 정리하여 제공

🔎 3단계: 지식 격차 분석 및 검색 개선

• 요약 내용을 분석하여 부족한 정보나 추가로 알아야 할 내용 파악
• 부족한 부분을 보완하기 위해 새로운 검색 쿼리 생성

📝 4단계: 최종 보고서 작성

• 모든 검색 및 요약 과정이 끝나면 최종 보고서를 마크다운 파일로 제공
• 출처 정보까지 포함하여 신뢰성 높은 보고서 완성

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설치 및 설정 가이드

🍏 MacOS 설치 방법

1️⃣ Ollama 앱 다운로드

• Ollama 공식 사이트에서 Mac용 앱 다운로드 및 설치

2️⃣ 로컬 LLM 모델 가져오기

ollama pull deepseek-r1:8b

3️⃣ 리포지토리 클론 및 환경 설정

git clone https://github.com/langchain-ai/ollama-deep-researcher.git
cd ollama-deep-researcher
cp .env.example .env

4️⃣ LangGraph 서버 실행

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e .
langgraph dev

🖥️ Windows 설치 방법

1️⃣ Python 및 필수 패키지 설치

• Python 공식 사이트에서 Python 3.11 이상 다운로드 및 설치
• 설치 시 "Add Python to PATH" 옵션 체크 필수

2️⃣ 로컬 LLM 모델 가져오기

ollama pull deepseek-r1:8b

3️⃣ 리포지토리 클론 및 가상 환경 설정

git clone https://github.com/langchain-ai/ollama-deep-researcher.git
cd ollama-deep-researcher 
python -m venv .venv .venv\\Scripts\\Activate.ps1

4️⃣ LangGraph 서버 실행

pip install -e . langgraph dev

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LangGraph Studio UI – 연구 과정 시각화

• 연구 과정을 시각적으로 확인할 수 있는 웹 UI 제공
• 실행 후 웹 브라우저에서 자동으로 UI가 열림
• LangGraph Studio 사용법

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배포 옵션

🐳 Docker 실행 방법

docker build -t ollama-deep-researcher .
docker run --rm -it -p 2024:2024 ollama-deep-researcher

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활용 사례

📚 학술 연구 – 논문 검색 및 연구 데이터 정리
📊 비즈니스 인텔리전스 – 시장 조사 및 경쟁사 분석
📈 SEO 리서치 – 키워드 연구 및 트렌드 분석

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다른 AI 리서치 도구와의 비교

 

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향후 개발 계획 및 로드맵

📌 검색 기능 추가 개선 (더 많은 검색 엔진 지원)
📌 사용자 맞춤형 설정 기능 강화
📌 더 많은 LLM 모델 지원 확대

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결론

Ollama Deep Researcher는 로컬 환경에서 안전하고 효율적인 AI 기반 리서치를 수행할 수 있는 강력한 도구입니다. 연구 및 정보 검색이 필요한 모든 사용자에게 추천하며, 오픈 소스 프로젝트에 기여하거나 직접 사용해보길 권장합니다.

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출처

• LangChain AI Ollama Deep Researcher GitHub

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이제 최종적으로 추가하거나 수정할 부분이 있는지 알려주세요!