리서치 및 지식 그래프

research — 한 명령어로 전체 파이프라인

omniscout research "emerging quantum computing startups 2026"
omniscout research "vector database benchmarks 2026" --results 10

한 번의 호출로 전체 파이프라인을 실행합니다: 검색 → 크롤 → 추출 → 리랭크 → 요약. 옵션으로 조정하세요:

플래그	의미	기본값
`--results/-k`	가져올 출처 수	8
`--depth`	크롤 depth (1 = 목록만)	1
`--query/-q`	주제를 위치 인자 대신 플래그로 전달	—
`--summarize` / `--no-summarize`	추출 요약을 실행	summarize
`--probe-pro`	더 좋은 답변을 위한 Probe Pro 파이프라인	off
`--probe`	Probe Pro 대신 Probe Zero Mini LLM 사용	off

research 출력은 jq로 깔끔하게 파이프됩니다: omniscout research "topic" | jq '.passages[0:3]'.

research, answer, extract 중 언제 무엇을 쓸까요

answer — 하나의 사실을 빠르게.
research — 여러 출처에 걸쳐 조사하고 인용 가능한 passage가 필요할 때.
extract — URL을 이미 알고 있어서 검색 단계를 건너뛸 때. 추출을 참고하세요.

graph — 구조화된 지식 그래프

omniscout graph "Cursor"                 # search the web and extract
omniscout graph "Cursor" -w cursor.com  # crawl that site directly
omniscout graph "Cursor" --data         # include sources, timing, diagnostics
omniscout graph "Cursor" --llm          # optional LLM overlay on the evidence

graph는 회사, 인물, 제품을 엔티티와 관계의 구조화된 Unicode 트리로 만듭니다. 베어 도메인(cursor.com)을 전달하면 해당 사이트에 머물고, -w/--website로 하나의 사이트와 내부 링크로 크롤링을 제한합니다. --results/-k는 가져올 출처/페이지 수입니다(기본값 5).

benchmark — 답변 모드 비교

omniscout benchmark answers
omniscout benchmark retrieval
omniscout benchmark ablation   # full ablation matrix with persisted metrics

benchmark는 번들 gold 데이터셋 기준으로 답변 품질, 검색, 서식을 평가합니다 — 에이전트 루프에 --probe, --classic, --probe-pro 중 무엇을 쓸지 정할 때 유용합니다. benchmark startup은 CLI 시작 오버헤드를, benchmark format은 Exa 스타일 서식을 측정합니다.

Probe Zero와 Classic

Probe Zero는 로컬 답변 엔진입니다(omniscout settings engines 참고):

Probe Zero Mini — 로컬 LLM 합성, 직접 답변의 좋은 기본값.
Classic — 추출식, LLM 없음. 결정적이고 모델 예열 후에는 완전 오프라인.
Probe Pro — 가장 어려운 질문을 위한 구조화된 claim 파이프라인(크롤 → 검증 → 렌더링).

에이전트 루프에 표준으로 정하기 전에 omniscout benchmark answers로 gold 벤치마크에서 비교해 보세요.