终极指南：5步掌握ollama-deep-researcher自定义提示词工程
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ol/ollama-deep-researcher 想要让本地AI研究助手更精准地理解你的需求吗？ollama-deep-researcher作为完全本地的网页研究和报告撰写助手，通过自定义提示词工程，你可以大幅提升研究质量和效率！✨
🎯 为什么提示词工程如此重要
提示词是AI研究助手的"大脑指令"，直接决定了研究的方向和深度。在src/ollama_deep_researcher/prompts.py中，项目已经预设了完整的提示词框架，但真正的力量在于自定义！
核心优势：
- 🎯 精准控制研究方向
- 📊 提升信息相关性
- 🔄 优化迭代循环逻辑
📝 快速入门：提示词架构解析
在深入自定义之前，先了解ollama-deep-researcher的提示词系统架构：
主要提示词模块
- 查询生成器：负责创建搜索查询
- 摘要生成器：整合和总结信息
- 反思引擎：识别知识缺口并生成后续问题
🛠️ 实战：5步自定义提示词流程
步骤1：理解查询生成逻辑
查询生成器位于src/ollama_deep_researcher/graph.py，它根据研究主题生成优化的搜索查询。
关键参数：
query_writer_instructions：查询编写指令json_mode_query_instructions：JSON模式指令tool_calling_query_instructions：工具调用指令
步骤2：配置摘要生成器
摘要生成器在src/ollama_deep_researcher/graph.py
- 支持新建摘要和扩展现有摘要
- 智能整合新旧信息
步骤3：优化反思机制
反思引擎是提升研究深度的关键，位于src/ollama_deep_researcher/graph.py，负责：
- 识别知识缺口
- 生成后续搜索查询
- 控制研究迭代次数
步骤4：调整配置文件
在src/ollama_deep_researcher/configuration.py中，你可以配置：
max_web_research_loops: int = 3 # 研究深度
local_llm: str = "llama3.2" # 模型选择
search_api: str = "duckduckgo" # 搜索引擎
步骤5：测试与迭代
通过LangGraph Studio UI实时测试你的自定义提示词效果，观察研究流程的可视化展示！
🚀 高级技巧：提示词优化策略
1. 上下文增强
在查询生成器中添加更多上下文信息：
- 当前日期
- 研究领域背景
- 具体需求说明
2. 格式控制
合理使用JSON模式和工具调用模式：
- JSON模式：简单直接
- 工具调用：更灵活强大
3. 迭代优化
根据研究结果反馈调整提示词：
- 分析信息相关性
- 优化查询关键词
- 调整总结深度
💡 最佳实践建议
- 循序渐进：从小的修改开始，逐步完善
- 保持一致性：确保各模块提示词风格统一
- 文档记录：记录每次修改的效果和原因
📊 性能监控与调优
通过监控以下指标来评估提示词效果：
- 研究循环次数
- 信息相关性评分
- 最终报告质量
🎉 结语：开启个性化研究之旅
通过掌握ollama-deep-researcher的自定义提示词工程，你可以打造专属于自己研究需求的AI助手！从基础配置到高级优化，每一步都是提升研究效率的重要环节。
立即行动：
- 克隆项目：
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ol/ollama-deep-researcher - 探索src/ollama_deep_researcher/prompts.py源码
- 开始你的第一个自定义提示词实验！
记住，好的提示词是AI研究成功的一半！🚀
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
