Zenn
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ollama-deep-researcherを試す

2025/02/11に公開
AI
Python
Ollama
tech

はじめに

この記事では、ollama-deep-researcherを試します。

ollama-deep-researcherは、ollamaがホストするローカルLLMを使用する、リサーチアシスタントです。
https://github.com/langchain-ai/ollama-deep-researcher

LangChainのチームが開発をしているOSSのDeep Researchです。
ollamaを使っているため、ローカルでLLMを使用でき、API料金が発生せず、ローカルで色々と試せます。（Web検索を利用するためのAPI料金は発生します）

ollama-deep-researcherを動かす

https://github.com/langchain-ai/ollama-deep-researcher?tab=readme-ov-file#-quickstart に従って、試していきます。

ollamaでdeepseek-r1:8bをダウンロード

ollamaをダウンロードしていない場合は、https://ollama.com/download からダウンロードします。

ローカルLLMとして、deepseek-r1:8bを取得します。

ollama pull deepseek-r1:8b

リポジトリのclone

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

perplexityのAPIクレジット購入

今回はperplexityで試してみました。
Googleアカウントの無料版で登録しました。
https://www.perplexity.ai/settings/api で支払いのセットアップを押下すると、クレジットカードの登録画面になるので、カードを登録します。

すると、クレジットを購入できる画面になるので、クレジットを購入します。（最低購入額が$3だったので、$3で登録しました。）

利用可能なクレジットのところに「（$3 保留中）」が出るので、少し待ちます。
2,3分ほどで、利用可能なクレジットのところに$3が加算され、APIキーの「生成」が押下できるようになりました。

環境変数の設定

cp .env.example .env

.envを編集します。取得したAPIキーを.envの以下に設定します。

PERPLEXITY_API_KEY=pplx-xxxxx  # Get your key at https://www.perplexity.ai

Pythonの仮想環境を作成

https://github.com/langchain-ai/ollama-deep-researcher/blob/main/pyproject.toml#L10 を見ると、Python 3.9以降であれば、問題なさそうです。

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate

LangGraph serverの起動

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uvx --refresh --from "langgraph-cli[inmem]" --with-editable . --python 3.11 langgraph dev

LangGraph Studio UI

https://smith.langchain.com/studio/thread?baseUrl=http%3A%2F%2F127.0.0.1%3A2024 へアクセスします。

最初は、configurationタブに行き、以下を設定します。

  • Local Llmを「deepseek-r1:8b」
  • SearchAPIを「perplexity」
  • Max Web Research Loopsを「3」
  • Configuration Nameを任意の名前にします

設定が完了後に、Activeを押しておきます。

ollama-deep-researcherを動かす

ここまで来れば、ollama-deep-researcherを動かすことができます。
Research TopicのInputのところに色々入力して、動作を試してみましょう。
1回あたり（今回は、Max Web Research Loopsを「3」とした場合）perplexityのAPI消費は、$0.08でした。

おわりに

本記事では、ollama-deep-researcherを動かしました。
ollama-deep-researcherを使えば、ローカルLLMを使って、OpenAIのDeepResearchのような機能を試すことができます。

最後までお読み頂きありがとうございました。本記事が参考になれば、幸いです。

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