跨境研究利器：GPT Researcher深度研究与模型配置全解析

引言： 在信息爆炸的时代，快速、深入地获取专业知识对跨境从业者至关重要。本文将深度剖析基于AI的开源研究工具GPT Researcher，重点解读其“Deep Research”功能，并分享如何结合OpenRouter API和VoyageAI，打造高效、经济的跨境研究解决方案。

GPT Researcher作为一款备受瞩目的开源AI研究工具，以其强大的研究能力受到了广泛关注。本文将着重解读GPT Researcher最新推出的“Deep Research”（深度研究）功能，并探讨如何配置不同的大型语言模型（LLM）和嵌入模型（Embedding Model），特别强调如何通过OpenRouter API和VoyageAI等先进模型服务，突破访问限制，实现高效的深度研究，为跨境从业者提供强大的信息获取和分析工具。

GPT Researcher：AI驱动的自主研究助手，助力跨境信息洞察

GPT Researcher是一个基于大型语言模型（LLM）的自主代理系统，能够对任何主题进行深入的本地和网络研究，并生成带有详细引用的专业报告。这对于需要快速了解行业动态、市场趋势、竞品分析等信息的跨境从业者而言，无疑是一个极具价值的工具。它能智能地自动化整个研究过程，包括信息搜索、内容分析和报告生成，大大提高了研究效率和全面性，帮助跨境从业者快速掌握关键信息。

Image 1: GPT Researcher星标增长趋势

GPT Researcher星标增长趋势

如上图所示，GPT Researcher作为GitHub上一个拥有上万星标的开源项目，已经成为众多研究人员、学者和内容创作者的得力助手。该工具的主要目标是通过人工智能辅助研究，使用户能够快速获取深入、全面且有可靠依据的专业信息。

性能评估：高准确率带来的应用价值，为跨境决策赋能

SimpleQA基准测试：卓越的准确性

GPT Researcher在最新的v3.2.3版本中，在OpenAI的SimpleQA数据集上实现了高达93%的准确率。这一成绩超越了许多同类工具，验证了其在事实性查询和信息检索方面的卓越性能，为跨境从业者提供了可靠的信息来源。

“SimpleQA是OpenAI发布的一个事实性问答基准测试数据集，专门用于评估语言模型回答简短、寻求事实的问题的能力。该数据集包含4,326个精心设计的问题，涵盖从科学技术到娱乐等广泛领域，为评估模型的事实准确性提供了高质量的标准。

”

广泛的应用价值：跨境领域的应用潜力

GPT Researcher的高准确率不仅体现了其强大的技术实力，更预示着其在跨境领域的广泛应用潜力：

市场调研：快速分析目标市场，了解消费者行为、产品偏好等关键信息。
竞品分析：深入研究竞争对手的产品、策略和市场表现，制定更有竞争力的营销方案。
行业趋势分析：及时获取行业最新动态、技术发展趋势，把握市场先机。
风险评估：分析潜在的合规风险、市场风险，为跨境业务保驾护航。
内容创作：为撰写营销文案、产品说明等提供可靠的事实依据，提升内容质量。

Deep Research功能详解：深度挖掘，助力跨境业务决策

GPT Researcher的“Deep Research”功能是其核心亮点。该功能实现了AI深度研究，能够以更广的范围和更深的层次探索复杂的研究主题。这对于需要深入了解特定市场、行业或技术细节的跨境从业者来说，无疑是一项强大的工具。

在默认的探索深度和广度设置下，每次深度研究大约需要5分钟完成，使用o3-mini模型在"high"推理努力级别下的成本约为0.4美元，性价比极高。

Deep Research工作原理：树状探索，全面深入

Deep Research采用创新的树状探索模式，其核心在于：

广度（Breadth）：在每个层级，系统会智能生成多个搜索查询，以全面探索主题的不同方面，确保信息获取的全面性。
深度（Depth）：系统会递归地深入挖掘每个分支，精确跟踪线索并发现关键连接，确保研究的深度。
并行处理：高效利用异步/等待模式同时运行多个研究路径，从而大幅提升研究速度，更快地获取信息。
智能上下文管理：自动聚合和综合所有分支的发现，构建完整知识体系，帮助理解复杂的市场情况。
进度跟踪：实时更新研究在广度和深度维度上的进展，提供透明研究过程，方便用户了解研究进度。

Deep Research就像一个高效的AI研究团队，每个成员负责不同的研究方向，共同协作，构建对主题的全面深入理解，为跨境从业者提供多维度的信息支持。

Deep Research工作流程：从核心到分支，深入剖析

Deep Research的工作流程如下图所示，从一个核心查询开始，智能地分支到多个子查询，每个子查询又可以进一步分支，形成一个完整的递归研究网络，实现对主题的深度剖析。

Image 2: Deep Research工作流程图

Deep Research工作流程图

快速上手Deep Research：三步实现深度研究

以下是一个简单的Python代码示例，展示了如何快速使用Deep Research功能：

from gpt_researcher import GPTResearcher
from gpt_researcher.utils.enum import ReportType, Tone
import asyncio

async def main():
    # 初始化研究器，启用深度研究模式
    researcher = GPTResearcher(
        query="AI Agent最新的发展是什么？",
        report_type="deep",  # 这会触发深度研究模式
    )

    # 执行研究
    research_data = await researcher.conduct_research()

    # 生成报告
    report = await researcher.write_report()
    print(report)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

只需三个步骤：

初始化研究器：启用深度研究模式，并根据需求配置参数，如关键词、报告类型等。
执行研究：系统通过高级搜索引擎查询等方式获取信息，构建完整的上下文。
生成报告：将研究结果整合为专业报告，并可自定义报告格式，如APA学术论文格式，Markdown输出等。

Deep Research高级配置：定制化你的研究深度

Deep Research的灵活性体现在其可自定义的参数上：

deep_research_breadth：每个层级的并行研究路径数量 (默认: 4)，控制研究的广度。
deep_research_depth：探索的深度级别数 (默认: 2)，控制研究的深度。
deep_research_concurrency：最大并发研究操作数 (默认: 4)，影响研究速度。
total_words：生成报告的总字数 (默认: 2000)，控制报告的篇幅。

这些参数可以通过环境变量或配置文件进行设置，满足不同研究需求：

环境变量方式：

export DEEP_RESEARCH_BREADTH=4
export DEEP_RESEARCH_DEPTH=2
export DEEP_RESEARCH_CONCURRENCY=4
export TOTAL_WORDS=2000

配置文件方式：建立如下的配置文件config.yaml：

deep_research_breadth: 4
deep_research_depth: 2
deep_research_concurrency: 4
total_words: 2000

然后在代码中指定配置文件路径：

researcher = GPTResearcher(
    query="你的研究查询",
    report_type="deep",
    config_path="path/to/config.yaml" # 在这里配置深度研究参数
)

模型配置：灵活切换，满足多样化需求

GPT Researcher支持多种LLM和嵌入模型，用户可以通过更新SMART_LLM、FAST_LLM和EMBEDDING等环境变量，轻松切换不同模型。这为跨境从业者提供了更大的灵活性，可以根据具体需求选择最合适的模型。

支持的LLM和嵌入模型：丰富的选择

当前支持的LLM包括：openai、anthropic、azure_openai、cohere、google_vertexai、google_genai、fireworks、ollama、together、mistralai、huggingface、groq和bedrock以及litellm。

当前支持的嵌入模型包括：openai、azure_openai、cohere、google_vertexai、google_genai、fireworks、ollama、together、mistralai、huggingface、nomic、voyageai和bedrock。

配置OpenAI：标准设置方法

以下是默认使用的OpenAI配置示例：

# 设置OpenAI API密钥
OPENAI_API_KEY=[你的密钥]
# 指定LLM
FAST_LLM="openai:gpt-4o-mini"
SMART_LLM="openai:gpt-4o"
STRATEGIC_LLM="openai:o3-mini"
# 指定嵌入模型
EMBEDDING="openai:text-embedding-3-small"

配置自定义LLM：扩展模型支持

对于上述列表中不支持的LLM，如果符合OpenAI API的格式，就可以通过配置自定义LLM，走OpenAI的通路，通过指定openai:{your-llm}来实现：

# 设置自定义OpenAI API URL
OPENAI_BASE_URL="http://localhost:1234/v1"
# 设置自定义OpenAI API密钥
OPENAI_API_KEY="dummy_key"
# 指定自定义LLM
FAST_LLM="openai:your_fast_llm"
SMART_LLM="openai:your_smart_llm"
STRATEGIC_LLM="openai:your_strategic_llm"

OpenRouter API：解决o3-mini访问限制问题

GPT Researcher推荐使用o3-mini模型以获得最佳性能。但OpenAI的o3-mini模型API有访问限制，需要Tier 3级别的账户才能使用，这对许多用户来说是一个实际障碍。这就是为什么本文推荐使用OpenRouter API的重要原因。

要配置OpenRouter API，可以按照以下简单步骤操作：

在OpenRouter官方网站上注册并获取API密钥
按如下方式建立.env文件，设置环境变量：

# 设置OpenRouter作为基础URL
OPENAI_BASE_URL="https://openrouter.ai/api/v1"
# 设置OpenRouter API密钥
OPENAI_API_KEY="your_openrouter_api_key"
# 指定要使用的模型（使用OpenRouter格式）
FAST_LLM="openai:openai/gpt-4o-mini"
SMART_LLM="openai:openai/o3-mini-high"
STRATEGIC_LLM="openai:openai/o3-mini-high"

OpenRouter嵌入模型的局限性：VoyageAI的完美补充

OpenRouter虽然解决了o3-mini的访问问题，但其本身不提供OpenAI的嵌入模型。因此，我们需要寻找替代方案，VoyageAI是理想的选择。

VoyageAI：专业嵌入模型提供商，助力精准分析

VoyageAI提供先进的嵌入和重排序模型。这些模型能将非结构化和复杂数据转换为数值向量，从而精确捕获其语义含义，这对于信息检索和分析至关重要。

VoyageAI的嵌入模型在检索准确性方面表现出色，在某些情况下甚至优于OpenAI的嵌入模型。它们可以无缝集成到RAG（检索增强生成）堆栈中。官方网站：https://www.voyageai.com/，需要注册申请API Key。

配置VoyageAI：OpenRouter与VoyageAI的组合方案

结合OpenRouter API和VoyageAI，可以有效绕过OpenAI的访问限制，实现高性能的Deep Research。

要在GPT Researcher中配置这种组合，可以按照以下方式对.env文件进行设置：

# 设置OpenRouter作为基础URL
OPENAI_BASE_URL="https://openrouter.ai/api/v1"
# 设置OpenRouter API密钥
OPENAI_API_KEY="your_openrouter_api_key"
# 指定要使用的模型（使用OpenRouter格式）
FAST_LLM="openai:openai/gpt-4o-mini"
SMART_LLM="openai:openai/o3-mini-high"
STRATEGIC_LLM="openai:openai/o3-mini-high"

# 设置VoyageAI作为嵌入模型提供者
VOYAGE_API_KEY="your_voyage_api_key"
EMBEDDING="voyageai:voyage-3-lite"

VoyageAI的嵌入模型选项：针对不同领域的专业模型

VoyageAI提供了多种嵌入模型，可以根据研究领域选择：

voyage-3-lite：通用嵌入模型，适用于大多数研究场景。
voyage-code-2：针对代码和技术内容优化的专业模型。
voyage-law-2：针对法律领域优化的专业模型。

Image 3: VoyageAI文字嵌入模型选择列表

VoyageAI文字嵌入模型选择列表

如图所示，VoyageAI提供了丰富的嵌入模型选择，用户可以根据具体的研究需求进行选择。

结论：AI辅助研究的未来，助力跨境业务腾飞

GPT Researcher的Deep Research功能代表了AI辅助研究领域的重要技术进步。结合OpenRouter API和VoyageAI，可以创建一个强大且经济实惠的研究环境，为跨境从业者提供更深入、更全面的专业信息。通过合理配置和使用GPT Researcher，研究人员、学者和内容创作者可以显著提高研究效率，获取更全面、更深入的专业信息，从而做出更明智的决策和创造更有价值的高质量内容。
随着AI技术的不断发展，我们可以期待GPT Researcher等工具将继续革新研究方法，为知识探索和创新带来更多可能性。