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https://gitee.com/wanwujie/deer-flow
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fix: some lint fix using tools (#98)
* fix: some lint fix using tools Signed-off-by: yihong0618 <zouzou0208@gmail.com> * fix: md lint Signed-off-by: yihong0618 <zouzou0208@gmail.com> * fix: some lint fix using tools Signed-off-by: yihong0618 <zouzou0208@gmail.com> * fix: address comments Signed-off-by: yihong0618 <zouzou0208@gmail.com> * fix: tests Signed-off-by: yihong0618 <zouzou0208@gmail.com> --------- Signed-off-by: yihong0618 <zouzou0208@gmail.com> Co-authored-by: Willem Jiang <willem.jiang@gmail.com>
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yihong
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README_de.md
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README_de.md
@@ -19,9 +19,10 @@ Besuchen Sie [unsere offizielle Website](https://deerflow.tech/) für weitere De
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### Video
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https://github.com/user-attachments/assets/f3786598-1f2a-4d07-919e-8b99dfa1de3e
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<https://github.com/user-attachments/assets/f3786598-1f2a-4d07-919e-8b99dfa1de3e>
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In dieser Demo zeigen wir, wie man DeerFlow nutzt, um:
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- Nahtlos mit MCP-Diensten zu integrieren
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- Den Prozess der tiefgehenden Recherche durchzuführen und einen umfassenden Bericht mit Bildern zu erstellen
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- Podcast-Audio basierend auf dem generierten Bericht zu erstellen
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@@ -36,7 +37,6 @@ In dieser Demo zeigen wir, wie man DeerFlow nutzt, um:
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## 📑 Inhaltsverzeichnis
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- [🚀 Schnellstart](#schnellstart)
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@@ -50,12 +50,12 @@ In dieser Demo zeigen wir, wie man DeerFlow nutzt, um:
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- [💖 Danksagungen](#danksagungen)
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- [⭐ Star-Verlauf](#star-verlauf)
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## Schnellstart
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DeerFlow ist in Python entwickelt und kommt mit einer in Node.js geschriebenen Web-UI. Um einen reibungslosen Einrichtungsprozess zu gewährleisten, empfehlen wir die Verwendung der folgenden Tools:
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### Empfohlene Tools
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- **[`uv`](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/):**
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Vereinfacht die Verwaltung von Python-Umgebungen und Abhängigkeiten. `uv` erstellt automatisch eine virtuelle Umgebung im Stammverzeichnis und installiert alle erforderlichen Pakete für Sie—keine manuelle Installation von Python-Umgebungen notwendig.
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@@ -66,11 +66,14 @@ DeerFlow ist in Python entwickelt und kommt mit einer in Node.js geschriebenen W
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Installieren und verwalten Sie Abhängigkeiten des Node.js-Projekts.
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### Umgebungsanforderungen
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Stellen Sie sicher, dass Ihr System die folgenden Mindestanforderungen erfüllt:
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- **[Python](https://www.python.org/downloads/):** Version `3.12+`
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- **[Node.js](https://nodejs.org/en/download/):** Version `22+`
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### Installation
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```bash
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# Repository klonen
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git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.git
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@@ -138,25 +141,24 @@ bootstrap.bat -d
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Weitere Details finden Sie im Verzeichnis [`web`](./web/).
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## Unterstützte Suchmaschinen
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DeerFlow unterstützt mehrere Suchmaschinen, die in Ihrer `.env`-Datei über die Variable `SEARCH_API` konfiguriert werden können:
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- **Tavily** (Standard): Eine spezialisierte Such-API für KI-Anwendungen
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- Erfordert `TAVILY_API_KEY` in Ihrer `.env`-Datei
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- Registrieren Sie sich unter: https://app.tavily.com/home
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- Erfordert `TAVILY_API_KEY` in Ihrer `.env`-Datei
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- Registrieren Sie sich unter: <https://app.tavily.com/home>
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- **DuckDuckGo**: Datenschutzorientierte Suchmaschine
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- Kein API-Schlüssel erforderlich
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- Kein API-Schlüssel erforderlich
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- **Brave Search**: Datenschutzorientierte Suchmaschine mit erweiterten Funktionen
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- Erfordert `BRAVE_SEARCH_API_KEY` in Ihrer `.env`-Datei
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- Registrieren Sie sich unter: https://brave.com/search/api/
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- Erfordert `BRAVE_SEARCH_API_KEY` in Ihrer `.env`-Datei
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- Registrieren Sie sich unter: <https://brave.com/search/api/>
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- **Arxiv**: Wissenschaftliche Papiersuche für akademische Forschung
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- Kein API-Schlüssel erforderlich
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- Spezialisiert auf wissenschaftliche und akademische Papiere
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- Kein API-Schlüssel erforderlich
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- Spezialisiert auf wissenschaftliche und akademische Papiere
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Um Ihre bevorzugte Suchmaschine zu konfigurieren, setzen Sie die Variable `SEARCH_API` in Ihrer `.env`-Datei:
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@@ -170,40 +172,39 @@ SEARCH_API=tavily
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### Kernfähigkeiten
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- 🤖 **LLM-Integration**
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- Unterstützt die Integration der meisten Modelle über [litellm](https://docs.litellm.ai/docs/providers).
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- Unterstützung für Open-Source-Modelle wie Qwen
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- OpenAI-kompatible API-Schnittstelle
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- Mehrstufiges LLM-System für unterschiedliche Aufgabenkomplexitäten
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||||
- Unterstützt die Integration der meisten Modelle über [litellm](https://docs.litellm.ai/docs/providers).
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||||
- Unterstützung für Open-Source-Modelle wie Qwen
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||||
- OpenAI-kompatible API-Schnittstelle
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||||
- Mehrstufiges LLM-System für unterschiedliche Aufgabenkomplexitäten
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### Tools und MCP-Integrationen
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- 🔍 **Suche und Abruf**
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- Websuche über Tavily, Brave Search und mehr
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- Crawling mit Jina
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- Fortgeschrittene Inhaltsextraktion
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- Websuche über Tavily, Brave Search und mehr
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- Crawling mit Jina
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- Fortgeschrittene Inhaltsextraktion
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- 🔗 **MCP Nahtlose Integration**
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- Erweiterte Fähigkeiten für privaten Domänenzugriff, Wissensgraphen, Webbrowsing und mehr
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- Erleichtert die Integration verschiedener Forschungswerkzeuge und -methoden
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- Erweiterte Fähigkeiten für privaten Domänenzugriff, Wissensgraphen, Webbrowsing und mehr
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- Erleichtert die Integration verschiedener Forschungswerkzeuge und -methoden
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### Menschliche Zusammenarbeit
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- 🧠 **Mensch-in-der-Schleife**
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- Unterstützt interaktive Modifikation von Forschungsplänen mit natürlicher Sprache
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- Unterstützt automatische Akzeptanz von Forschungsplänen
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- Unterstützt interaktive Modifikation von Forschungsplänen mit natürlicher Sprache
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- Unterstützt automatische Akzeptanz von Forschungsplänen
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- 📝 **Bericht-Nachbearbeitung**
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- Unterstützt Notion-ähnliche Blockbearbeitung
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- Ermöglicht KI-Verfeinerungen, einschließlich KI-unterstützter Polierung, Satzkürzung und -erweiterung
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- Angetrieben von [tiptap](https://tiptap.dev/)
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- Unterstützt Notion-ähnliche Blockbearbeitung
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- Ermöglicht KI-Verfeinerungen, einschließlich KI-unterstützter Polierung, Satzkürzung und -erweiterung
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- Angetrieben von [tiptap](https://tiptap.dev/)
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### Inhaltserstellung
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- 🎙️ **Podcast- und Präsentationserstellung**
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- KI-gestützte Podcast-Skripterstellung und Audiosynthese
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- Automatisierte Erstellung einfacher PowerPoint-Präsentationen
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- Anpassbare Vorlagen für maßgeschneiderte Inhalte
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- KI-gestützte Podcast-Skripterstellung und Audiosynthese
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- Automatisierte Erstellung einfacher PowerPoint-Präsentationen
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||||
- Anpassbare Vorlagen für maßgeschneiderte Inhalte
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## Architektur
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@@ -255,7 +256,6 @@ curl --location 'http://localhost:8000/api/tts' \
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--output speech.mp3
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```
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## Entwicklung
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### Testen
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@@ -313,9 +313,10 @@ langgraph dev
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```
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Nach dem Start des LangGraph-Servers sehen Sie mehrere URLs im Terminal:
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- API: http://127.0.0.1:2024
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- Studio UI: https://smith.langchain.com/studio/?baseUrl=http://127.0.0.1:2024
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||||
- API-Dokumentation: http://127.0.0.1:2024/docs
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||||
- API: <http://127.0.0.1:2024>
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||||
- Studio UI: <https://smith.langchain.com/studio/?baseUrl=http://127.0.0.1:2024>
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||||
- API-Dokumentation: <http://127.0.0.1:2024/docs>
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Öffnen Sie den Studio UI-Link in Ihrem Browser, um auf die Debugging-Schnittstelle zuzugreifen.
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@@ -330,6 +331,7 @@ In der Studio UI können Sie:
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5. Feedback während der Planungsphase geben, um Forschungspläne zu verfeinern
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Wenn Sie ein Forschungsthema in der Studio UI einreichen, können Sie die gesamte Workflow-Ausführung sehen, einschließlich:
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- Die Planungsphase, in der der Forschungsplan erstellt wird
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- Die Feedback-Schleife, in der Sie den Plan ändern können
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- Die Forschungs- und Schreibphasen für jeden Abschnitt
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@@ -340,6 +342,7 @@ Wenn Sie ein Forschungsthema in der Studio UI einreichen, können Sie die gesamt
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DeerFlow unterstützt LangSmith-Tracing, um Ihnen beim Debuggen und Überwachen Ihrer Workflows zu helfen. Um LangSmith-Tracing zu aktivieren:
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1. Stellen Sie sicher, dass Ihre `.env`-Datei die folgenden Konfigurationen enthält (siehe `.env.example`):
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```bash
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LANGSMITH_TRACING=true
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LANGSMITH_ENDPOINT="https://api.smith.langchain.com"
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@@ -348,6 +351,7 @@ DeerFlow unterstützt LangSmith-Tracing, um Ihnen beim Debuggen und Überwachen
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```
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2. Starten Sie das Tracing mit LangSmith lokal, indem Sie folgenden Befehl ausführen:
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```bash
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langgraph dev
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```
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@@ -421,6 +425,7 @@ uv run main.py --help
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Die Anwendung unterstützt jetzt einen interaktiven Modus mit eingebauten Fragen in Englisch und Chinesisch:
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1. Starten Sie den interaktiven Modus:
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```bash
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uv run main.py --interactive
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```
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@@ -446,6 +451,7 @@ DeerFlow enthält einen Mensch-in-der-Schleife-Mechanismus, der es Ihnen ermögl
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- Über API: Setzen Sie `auto_accepted_plan: true` in Ihrer Anfrage
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4. **API-Integration**: Bei Verwendung der API können Sie Feedback über den Parameter `feedback` geben:
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```json
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{
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"messages": [{"role": "user", "content": "Was ist Quantencomputing?"}],
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@@ -485,6 +491,7 @@ Wir möchten unsere aufrichtige Wertschätzung den folgenden Projekten für ihre
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Diese Projekte veranschaulichen die transformative Kraft der Open-Source-Zusammenarbeit, und wir sind stolz darauf, auf ihren Grundlagen aufzubauen.
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### Hauptmitwirkende
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Ein herzliches Dankeschön geht an die Hauptautoren von `DeerFlow`, deren Vision, Leidenschaft und Engagement dieses Projekt zum Leben erweckt haben:
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- **[Daniel Walnut](https://github.com/hetaoBackend/)**
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@@ -494,4 +501,4 @@ Ihr unerschütterliches Engagement und Fachwissen waren die treibende Kraft hint
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## Star-Verlauf
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[](https://star-history.com/#bytedance/deer-flow&Date)
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[](https://star-history.com/#bytedance/deer-flow&Date)
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Reference in New Issue
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