

Mindsearch
紹介 :
MindSearchは、大規模言語モデル(LLM)に基づくマルチエージェントネットワーク検索エンジンフレームワークであり、Perplexity.ai Proと同等の性能を備えています。ユーザーは、閉じた大規模言語モデル(GPT、Claudeなど)またはオープンソースの大規模言語モデル(InternLM2.5-7b-chatなど)を使用して、簡単に独自の検索エンジンを展開できます。主な特徴は以下のとおりです。日常生活のあらゆる問題を解決し、Web上の知識を活用して深く広範な知識ベースの回答を提供します。詳細な解決策の経路を示し、最終的な応答の信頼性と可用性を向上させます。React、Gradio、Streamlit、Terminalなど、複数のインターフェースを含む最適化されたUIエクスペリエンスを提供します。WebSearcherの検索結果に基づいて、動的にグラフを構築し、ユーザーのクエリをグラフ内の原子的なサブクエリに分解し、段階的にグラフを拡張します。
ターゲットユーザー :
MindSearchは、パーソナライズされた検索エンジンを構築する必要がある開発者や企業、特にAI技術を活用して検索効率と深さを向上させようとする専門家に最適です。
使用シナリオ
開発者がMindSearchを使用してパーソナライズされたAI検索エンジンを構築する。
企業がMindSearchを使用して内部ナレッジベースの検索効率を向上させる。
研究機関がMindSearchを使用して高度な学術資料検索を行う。
製品特徴
日常生活の問題を解決し、Web上の知識を活用する。
深い知識発見を行い、数百のWebページを参照して質問に答える。
詳細な解決策の経路を示し、最終的な応答の信頼性と可用性を向上させる。
最適化されたUIエクスペリエンスを提供し、複数のユーザーインターフェースを選択できる。
検索結果に基づいて段階的にグラフを拡張する、動的なグラフ構築プロセス。
使用チュートリアル
1. 依存関係のインストール:MindSearchのrequirements.txtファイルに従って、必要なPythonライブラリをインストールします。
2. MindSearch APIの設定:FastAPIサーバーを使用してAPIを設定し、言語とモデル形式を構成します。
3. MindSearchフロントエンドの設定:必要に応じて、React、Gradio、Streamlit、Terminalのいずれかを選択してフロントエンドを開発します。
4. サーバーの起動:MindSearchのバックエンドサービスを実行し、APIが正常に応答することを確認します。
5. 機能のテスト:フロントエンドインターフェースからクエリを入力し、MindSearchの検索と応答機能をテストします。
6. デバッグと最適化:テスト結果に基づいてパラメーターを調整し、検索結果とユーザーエクスペリエンスを最適化します。
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