MindSearch: Open-Source-KI-Suchmaschinen-Framework zum Einsatz Ihrer eigenen Perplexity-Suchmaschine!

Allgemeine Einführung

MindSearch ist ein Open-Source-KI-Suchmaschinen-Framework, das vom Shanghai Artificial Intelligence Laboratory (SAL) ins Leben gerufen wurde und darauf abzielt, den menschlichen Denkprozess für die komplexe Informationsbeschaffung und -integration zu simulieren. Das Tool kombiniert die fortschrittlichen Technologien von Large-Scale Language Modelling (LLM) und Suchmaschinen. Durch ein Multi-Intelligenz-Framework ermöglicht es die autonome Sammlung und Integration von Informationen aus Hunderten von Webseiten und liefert in kurzer Zeit umfassende Antworten. Benutzer können ihre eigenen Suchmaschinen einsetzen, indem sie Closed-Source-LLM (z. B. GPT, Claude) oder Open-Source-LLM (z. B. Modelle der InternLM2.5-Serie) verwenden.

Die Kernlogik besteht darin, dass ein multi-intelligenter Körperrahmen verwendet wird, um menschliche Denkprozesse zu simulieren, einschließlich zweier Schlüsselkomponenten: der WebPlanner (Ebene) und WebSearcher (Vollstrecker).

• WebPlanner zerlegt die Frage eines Benutzers und erstellt einen gerichteten azyklischen Graphen (DAG), um die Suche zu steuern;
• WebSearcher holt wertvolle Informationen aus dem Internet und filtert sie für WebPlanner;
• WebPlanner kommt schließlich zu einem Ergebnis.

Funktionsliste

• Rahmen für die Multi-Intelligenz-StelleErfassung und Integration komplexer Informationen durch das Zusammenwirken mehrerer Intelligenzen.
• Unterstützt mehrere LLMsKompatibel sowohl mit Closed-Source- als auch mit Open-Source-Modellen für große Sprachen, so dass der Benutzer je nach Bedarf das passende Modell auswählen kann.
• Mehrere Front-End-SchnittstellenBereitstellung von React, Gradio, Streamlit und anderen Front-End-Schnittstellen für die Benutzerfreundlichkeit.
• Vertiefte WissenserkundungUmfassende und ausführliche Antworten durch die Navigation durch Hunderte von Webseiten.
• Transparenter LösungswegBereitstellung vollständiger Inhalte wie Gedankengänge und Suchbegriffe, um die Glaubwürdigkeit und Nutzbarkeit der Antworten zu erhöhen.

Hilfe verwenden

Ablauf der Installation

1. Abhängige Installation::

   git clone https://github.com/InternLM/MindSearch
   cd MindSearch
   pip install -r anforderungen.txt
   

2. Umgebungsvariablen konfigurieren: Wille.env.exampleBenennen Sie die Datei um in.envund geben Sie die erforderlichen Werte ein.

   mv .env.example .env
   # Öffnen Sie die .env-Datei und fügen Sie Ihre Schlüssel- und Modellkonfiguration hinzu
   

3. MindSearch API startenStarten Sie den FastAPI-Server.

   python -m mindsearch.app --lang de --model_format internlm_server --search_engine DuckDuckGoSearch
   

   Parameter Beschreibung:

   • --Lang: die Sprache des Modells.enfür Englisch.cnFür Chinesen.
   • ---model_formatFormat des Modells.internlm_serverfür InternLM 2.5-7b-chat lokaler Server.gpt4für GPT4.
   • --suchmaschineSuchmaschine mit Unterstützung für DuckDuckGo, Bing, Brave, Google und mehr.
4. MindSearch-Frontend startenDie folgenden Front-End-Schnittstellen sind verfügbar:
   • Reagieren Sie::

     cd frontend/React
     npm installieren
     npm starten
     

   • Gradio::

     python frontend/mindsearch_gradio.py
     

   • Streamlit::

     streamlit run frontend/mindsearch_streamlit.py
     

Verwendung Prozess

1. Fragen zur AnfrageBenutzer können über die Front-End-Schnittstelle Fragen eingeben, und MindSearch sammelt und integriert Informationen über ein Multi-Intelligence-Framework.
2. Ergebnisse anzeigenMindSearch zeigt detaillierte Suchergebnisse zu den Themen Denkweg, Suchbegriffe und andere Angebote an, um die Glaubwürdigkeit und Nutzbarkeit der Antworten zu erhöhen.
3. Einstellung der SuchmaschineBenutzer können den Suchmaschinentyp an ihre Bedürfnisse anpassen, indem sie zum Beispiel zur Brave Search API wechseln:

   BingBrowser(searcher_type='BraveSearch', topk=2, api_key=os.environ.get('BRAVE_API_KEY', 'YOUR BRAVE API'))
   

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