DeepDocは、地域資源調査に特化したオープンソースの深層調査ツールです。

DeepDocとは何ですか？

DeepDocは、ローカル知識ベースの詳細な調査に特化したオープンソースの深層調査ツールです。調査ベースのワークフローを通じて、ローカルリソース（PDF、DOCX、JPG、TXTなど）からテキストを抽出し、セグメント化して、意味的類似性検索のためにベクトルデータベースに保存します。ユーザーは指示に基づいてコンテンツ構造をクエリおよび生成し、フィードバックを提供することで構造を最適化できます。DeepDocは、分かりやすいMarkdown形式のレポートを生成します。このツールは、大量のデータを手動で閲覧することなく、ローカルファイルから迅速に知見を抽出する必要があるシナリオに適しています。

DeepDocの主な機能

• 地域資源調査複数のローカルファイル形式（PDF、DOCX、JPG、TXTなど）をサポートし、テキストコンテンツを抽出・分割して、後続の処理を容易にします。
• 意味的類似性検索テキストブロックをベクトルデータベースに埋め込むことで、効率的な意味的類似性検索が可能になり、関連コンテンツを迅速に特定できます。
• 研究に基づいたワークフローユーザーの指示に基づいてコンテンツ構造を生成し、フィードバックの最適化をサポートし、調査の精度を向上させます。
• 複数段階の研究プロセス知識生成、クエリ作成、検索最適化などの手順を経て、高品質なレポートコンテンツが徐々に生成されます。
• 構造化レポート生成ユーザーが簡単に閲覧・利用できるよう、明確なMarkdown形式のレポートを出力します。

DeepDocの技術原則

• テキストの抽出とセグメンテーションこの技術は、光学文字認識（OCR）を用いて画像ファイル（JPGなど）からテキストを抽出します。抽出されたテキストは、後続の処理を容易にするため、ページ単位のブロックに分割されます。
• ベクターデータベースストレージ分割されたテキストブロックはベクトル空間に埋め込まれ、ベクトルデータベース（Qdrantなど）に保存されます。これにより、システムは意味的類似性検索を効率的に実行し、ユーザーのクエリに最も関連性の高いテキストブロックを迅速に見つけることができます。
• 複数段階の研究プロセスレポートの各セクションについて、リサーチエージェントは知識を生成し、調査クエリを作成します。検索エージェントはローカルデータに基づいて動作し、クエリに最も関連性の高いテキストブロックを見つけ出します。リフレックスエージェントは検索結果を最適化し、生成されたコンテンツが正確かつ有用であることを保証します。最後に、各セクションのコンテンツが統合され、完全なレポートが作成されます。

DeepDocのプロジェクトアドレス

• GitHubリポジトリ：https://github.com/Datalore-ai/deepdoc

DeepDocの応用シナリオ

• 学術研究研究者は大量の文献を迅速に選別・分析して構造化された研究報告書を作成できるため、文献を手作業で整理する時間を節約できる。
• エンタープライズ知識管理このシステムにより、企業は膨大な量の社内文書、報告書、プロジェクト資料を詳細に分析し、重要な情報を迅速に抽出して意思決定を支援することができます。
• 法律文書分析法律専門家は、多数の法律文書、判例、契約書などを詳細に分析し、関連する条項や判例を迅速に特定することで、業務効率を向上させる。
• 市場調査市場調査員は、収集した市場調査レポート、消費者からのフィードバック、競合他社の情報などを詳細に分析し、迅速に市場調査レポートを作成します。
• 個人の知識管理個人ユーザーは、個人のメモ、学習資料、プロジェクト文書などを詳細に整理・分析し、重要な情報を迅速に抽出することで、学習効率と業務効率を向上させることができます。