MindSearch
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Mindsearch
简介 :
MindSearch是一个基于大型语言模型(LLM)的多智能体网络搜索引擎框架,具有与Perplexity.ai Pro相似的性能。用户可以轻松部署自己的搜索引擎,支持闭源大型语言模型(如GPT、Claude)或开源大型语言模型(如InternLM2.5-7b-chat)。它具备以下特点:能够解决生活中的任何问题,利用网络知识提供深入和广泛的知识库答案;展示详细的解决方案路径,提高最终响应的可信度和可用性;提供优化的UI体验,包括React、Gradio、Streamlit和Terminal等多种接口;动态构建图谱,将用户查询分解为图谱中的原子子问题,并根据WebSearcher的搜索结果逐步扩展图谱。
需求人群 :
MindSearch适合需要构建个性化搜索引擎的开发者和企业,特别是那些寻求利用AI技术来提高搜索效率和深度的专业人士。
总访问量: 474.6M
占比最多地区: US(19.34%)
本站浏览量 : 164.5K
使用场景
开发者使用MindSearch构建个性化的AI搜索引擎。
企业利用MindSearch提高内部知识库的搜索效率。
研究机构使用MindSearch进行深度的学术资料搜索。
产品特色
解决生活中的任何问题,利用网络知识。
深入知识发现,浏览数百个网页以回答问题。
详细解决方案路径,提高最终响应的可信度和可用性。
优化的UI体验,提供多种用户界面选择。
动态图谱构建过程,逐步扩展基于搜索结果的图谱。
使用教程
1. 安装依赖:根据MindSearch的requirements.txt文件安装所需的Python库。
2. 设置MindSearch API:使用FastAPI服务器设置API,配置语言和模型格式。
3. 设置MindSearch前端:根据需要选择React、Gradio、Streamlit或Terminal中的一个进行前端开发。
4. 启动服务器:运行MindSearch的后端服务,确保API可以正常响应。
5. 测试功能:通过前端界面输入查询,测试MindSearch的搜索和响应功能。
6. 调试和优化:根据测试结果调整参数,优化搜索结果和用户体验。
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