내 컴퓨터에서 Deep research 무료로 돌리기

Deepseek의 오픈소스 모델 공개 이후 AI 판 돌아가는 상황이 아주 역동적이다.

 

오늘은 OpenAI에서 최근에 공개한 AI 에이전트 서비스인 Deep research의 오픈소스 버전을

로컬에서 무료로 동작시키는 법을 포스팅해보고자 한다.

 

물론 유료 버전에 비해 한계가 있지만 그래도 에이전틱 시스템의 첫 구현이라는 점에 의의를 두자.

 

 

Deep research란?

Deep research는 에이전트 기반의 인공지능 프레임워크로, 다양한 AI 모델과 도구를 통합하여 자동화된 심층 연구 및 분석을 수행할 수 있도록 설계된 시스템이다.

 

사용자의 초반 질의를 통해 분석 방향성을 잡고 너비와 깊이를 설정하여 에이전트들이 웹서핑을 하며 정보들을 모아 최종적인 레포트를 써준다.

 

레포트에는 참고문헌에 대한 참조도 포함되어 있다.

 

 

OpenAI는 deep-research를 오픈하지 않았지만, 깃헙의 dzhng 유저가 deep-research의 CLI를 오픈소스로 공개하였다.

https://github.com/dzhng/deep-research

GitHub - dzhng/deep-research: An AI-powered research assistant that performs iterative, deep research on any topic by combining

 

 

 

준비물

- Windows 11 환경

- Ollama 설치 (v0.5.7)

- LLM 모델, 나의 경우 deepseek-r1:14b, llama3.2:3b를 사용

- Firecrawl API 키 - https://www.firecrawl.dev/ 회원가입 필요

- Node 설치 (v22.14.0, nodist를 이용해서 설치함)

- Git 설치 (v2.45.2.windows.1)

 

 

준비하기

먼저 위에서 언급한 deep-research 리포를 클론한다.

git clone https://github.com/dzhng/deep-research.git

 

다음으로 deep-research 폴더에 들어간다.

노드 버전이 v22 이상으로 설치되어 있다면 문제없이 아래 커멘드로 필요한 라이브러리들을 설치할 수 있을 것이다.

npm install

 

실행하기 전에 두 가지 준비할 것이 있는데, 먼저는 .env.example 파일의 이름을 .env.local로 변경하고 내용을 아래와 같이 채우는 것이다.

FIRECRAWL_KEY="FIRECRAWL_KEY 복사해서 여기에 붙여넣기"
# If you want to use your self-hosted Firecrawl, add the following below:
# FIRECRAWL_BASE_URL="http://localhost:3002"

OPENAI_KEY=""
# CONTEXT_SIZE="128000"
# If you want to use other OpenAI compatible API, add the following below:
OPENAI_ENDPOINT="http://localhost:11434/v1"
OPENAI_MODEL="deepseek-r1:14b"

Firecrawl은 AI 모델이 웹에서 데이터를 자동으로 크롤링하고 수집할 수 있도록 돕는 서비스로,

AI가 필요한 정보를 구조화된 형태로 가져올 수 있도록 변환을 해준다.

FIRECRAWL_KEY에 API 키를 복사해 붙여넣자.

 

우리는 OpenAI의 API를 쓰지 않고 로컬에서 Ollama의 REST API를 돌려 활용할 것이다.

따라서 OPENAI_KEY는 빈 문자열로 설정하고 (주석 처리하면 오류가 난다),

OPENAI_ENDPOINT에는 로컬 API를, OPENAI_MODEL에는 활용할 모델 이름을 넣는다.

 

두 번째로는 ollama의 REST API를 준비시키는 것이다.

 

파워쉘 터미널을 두 개 열고 하나는 REST API 서버 실행을, 다음 창으로는 모델을 실행한다.

ollama serve

ollama run deepseek-r1:14b

 

혹시 ollama 서버 실행에 문제가 있다면 화면 오른쪽 하단의 ollama 아이콘을 클릭하여 종료시킨 후 다시 커멘드를 실행해보자.

 

문제가 없다면 아래의 커멘드로 REST API가 준비되었는지 확인할 수 있을 것이다. (파워쉘 기준)

Invoke-RestMethod -Uri "http://localhost:11434/api/generate" -Method Post -ContentType "application/json" -Body '{"model":"deepseek-r1:14b","prompt":"Why is the sky blue?"}'

 

나의 경우 약 2분 정도 후에 굉장히 장황한 답변을 받았다. 테스트가 목적이니 여기에 굳이 붙여넣지는 않겠다.

 

 

본격적인 딥리서치 실행!

자 이제 npm install도 되었고 REST API도 준비 되었겠다, deep-research 폴더에서 아래의 커멘드를 실행해보자.

npm start

약간의 로딩 시간 후에 어떤 것을 research 할 것인지 물어본다.

 

나는 아저씨니까 노화 지연 습관에 대한 것을 물어보았다.

 

그럼 다음과 같이 breadth와 depth에 대하여 물어본다. 

 

Breadth(폭)은 AI가 다양한 주제나 정보를 넓게 탐색하는 것이고

Depth(깊이)는 AI가 특정 주제, 데이터의 심층적인 분석을 의미한다.

나는 그냥 기본값으로 진행했다.

 

이후에는 효율적인 탐색을 위한 추가 질의가 3개 정도 들어온다.

 

뜬금없는 중국어가 거슬리긴 하지만 추가 질의에 대한 답변을 제공했다.

 

 

추가 질의가 전달된 후에는 최종 답변을 받기까지 5~10분 정도 걸린 것 같다.

 

앞에서는 조사 돌리느라 바쁘고 뒤에서는 REST API도 바쁘고 Firecrawl도 바쁘다.

deep-research가 돌아가는 창에서는 분석 진행 상황을 보여줌

분석이 진행되면서 ollama REST API도 바쁘게 돌아감

Firecrawl의 activity log를 보면 어떤 조사들이 진행되었는지 볼 수 있음

 

최종 결과

조사가 완료되면 터미널에도 결과가 출력되고 output.md 파일로도 저장된다.

 

들인 노력 대비 상당히 성의없어 보이는 결과가 나왔다. 

 

위 결과는 deepseek-r1:14b로의 결과였는데 llama3.2로는 어떤 결과가 나올지 궁금해서

모델만 바꿔 동일한 질문과 값들로 다시 테스트를 해봤다.

 

모델만 바꿨을 뿐인데 이번에는 보고서가 제법 구체적이고 참고문헌/자료까지 양이 많아졌다.

흥미롭군.

### 노화를 지연시키기 위해 매일 할 수 있는 건강한 습관 다섯 가지

#### 1. 근력 운동 실시
근력 운동은 노화를 예방하는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다. 근육량이 감소하면 신체 기능이 저하되고, 골밀도가 떨어져 골절의 위험도 증가합니다. 매일 30분 정도의 근력 운동을 통해 근육을 강화하고 유연성을 유지할 수 있습니다. 예를 들어, 바벨리프트, 스쿼트, 팔굽혀펴기와 같은 기본적인 웨이트 트레이닝부터 시작해 점차적으로 강도를 높이는 것이 좋습니다.

#### 2. 영양 균형 잡은 식단 유지
영양학적으로 균형 잡힌 식단은 노화를 늦추는 데 필수적입니다. 항산화제가 풍부한 음식, 즉 채소와 과일을 많이 섭취하고, 고기와 유제품을 적절히 소비하는 것이 좋습니다. 또한, 단당류와 포화지방을 줄이고, 올리고당과 불포화지방이 풍부한 식물성 기름을 사용하는 것이 좋습니다.

#### 3. 수면 관리
충분한 수면은 신체의 회복 과정에 필수적이며, 특히 노화억제 물질인 콜로니얼린을 분비하는 시간입니다. 매일 같은 시간에寝ing하고 일어나는 습관을 들이면 수면의 질을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 스트레스를 줄이고, 술과 담배를 피하며, 전자기기를 사용하지 않는 등 수면 환경을 개선하는 것도 중요합니다.

#### 4. 지적 활동 유지
지적 도전은 뇌 건강을 유지하고 노화를 늦추는 데 도움이 됩니다. 독서, 학습, 창의적인 작업 등 다양한 지적 활동에 참여하는 것이 좋습니다. 새로운 언어 배우기나 기술 습득도 뇌를 자극하여 노화를 예방할 수 있습니다.

#### 5. 사회적 연결 유지
사회적互动은 정신 건강을 유지하고, 스트레스를 줄이며, 노화를 늦추는 데 도움이 됩니다. 친구나 가족과의 소통, 커뮤니티 활동 참여 등을 통해 사회적 지원망을 강화하는 것이 좋습니다.

### 습관 형성 방법
1단계: 인지와 의식적인 실천
2단계: 자동화 단계로 일상에 녹아들기
3단계: 유지와 강화를 위한 노력

이러한 습관을 통해 건강하고 긴수명을 기대할 수 있습니다.

## Sources

- https://news.hidoc.co.kr/news/articleView.html?idxno=27064
- https://m.blog.naver.com/jeanjung20/222119742784
- https://www.uuh.ulsan.kr:8443/webzine/2024spring/section2_3.html
- https://m.blog.naver.com/jyandco/221902296465
- https://brunch.co.kr/@hapi2000/48
- https://m.blog.naver.com/sebia3145/221768231339
- https://brunch.co.kr/@dkslfk13/23
- https://kospomagazine.co.kr/bbs/board.php?bo_table=vol111&wr_id=7
- https://blog.seniortalktalk.com/senior-info/100%EC%84%B8-%EC%8B%9C%EB%8C%80-%EA%B1%B4%EA%B0%95%ED%95%98%EA%B3%A0-%ED%99%9C%EB%A0%A5%EC%9E%88%EA%B2%8C-%EC%82%AC%EB%8A%94-%EB%B0%A9%EB%B2%95/
- https://post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=30378826&memberNo=3537806
- https://kormedi.com/1406874/
- https://health.kdca.go.kr/healthinfo/biz/health/gnrlzHealthInfo/gnrlzHealthInfo/gnrlzHealthInfoView.do?cntnts_sn=5293
- https://m.blog.naver.com/midasheyman/223348763244
- https://m.health.chosun.com/svc/news_view.html?contid=2018030700852
- https://www.geumcheon.go.kr/health/contents.do?key=1497
- https://health.chosun.com/site/data/html_dir/2024/07/12/2024071201082.html
- https://50plus.or.kr/detail.do?id=9608667
- https://www.youtube.com/watch?v=T7-zwBJrgXg
- https://hqcenter.snu.ac.kr/archives/jiphyunjeon/%EA%B7%BC%EB%A0%A5-%EC%9A%B4%EB%8F%99%EC%9C%BC%EB%A1%9C-%EB%85%B8%ED%99%94-%EC%86%8D%EB%8F%84-%EB%8A%A6%EC%B6%94%EC%9E%90
- https://www.wkorea.com/2024/08/15/%EB%85%B8%ED%99%94%EB%A5%BC-%EB%8A%A6%EC%B6%94%EA%B3%A0-%EC%8B%B6%EB%8B%A4%EB%A9%B4-%EC%9D%B4-%EC%9A%B4%EB%8F%99%EC%9D%B4-%ED%95%84%EC%88%98%EB%8B%A4/
- https://www.youtube.com/watch?v=SrrFXyHobZk
- https://kormedi.com/1296931/
- https://m.blog.naver.com/kspo2011/221920199782
- https://www.youtube.com/watch?v=hZFjdajHVCQ&pp=ygUKI-yhuOyepeuyvA%3D%3D
- https://www.youtube.com/watch?v=eD7farm9SbQ
- https://m.blog.naver.com/mykbsmc2780/100200485975
- https://m.health.chosun.com/svc/news_view.html?contid=2022061501113
- https://blog.naver.com/mgm621106/222697057592?viewType=pc

 

질문이 워낙 단순해서 산출된 보고서도 비교적 심플했지만 내용은 굉장히 잘 쓰여졌다.

 

두 가지 아쉬운 점은,

- 한국어 답변 중간 중간 중국어가 보인다는 점

- 보고서의 단어, 문장에 참고문헌의 링크가 달리진 않는다는 점

 

확실히 월 200$하는 ChatGPT 프로의 결과에 비할 바는 못되지만

그래도 로컬에서 deep research를 돌렸다는 점과 앞으로 확장할 수 있는 방법들이 보인다는 점이

이번 시도로 얻은 값진 결과이다.

 

다음에는 Firecrawl도 로컬로 돌려봐야겠다.

 

 

건강하고 오래 삽시다.