OpenDeepSearch: una herramienta de búsqueda de código abierto que permite el razonamiento inteligente

Introducción general

OpenDeepSearch es una herramienta de búsqueda de código abierto desarrollada por el equipo sentient-agi. Combina Large Language Modelling (LLM) y Agentes de Razonamiento Inteligente para permitir a los usuarios buscar información en páginas web y obtener respuestas precisas de forma sencilla. El objetivo de esta herramienta es hacer la búsqueda más abierta e inteligente, sin depender de sistemas comerciales cerrados. Admite modos de búsqueda rápida y profunda, y es adecuada para responder a preguntas sencillas o a preguntas complejas de varios pasos. El proyecto está alojado en GitHub y es gratuito para que cualquiera pueda descargarlo, utilizarlo o contribuir a mejorarlo. La versión actual está actualizada hasta marzo de 2025, lo que demuestra el compromiso continuo del equipo con la tecnología de IA de código abierto.

Lista de funciones

• Admite búsquedas rápidas y ofrece respuestas concisas en muy poco tiempo.
• Proporciona un modo de búsqueda profunda adecuado para problemas complejos que requieren un razonamiento de varios pasos.
• Integre modelos lingüísticos de código abierto a gran escala para mejorar la inteligencia de los resultados de búsqueda.
• Utilice técnicas de clasificación semántica para garantizar que la información devuelta sea más pertinente.
• Código fuente abierto, modelos y funciones definibles por el usuario.
• Admite la integración con ecosistemas como SmolAgents para ampliar las capacidades de razonamiento.
• Proporciona una interfaz local para facilitar las pruebas y la interacción.

Utilizar la ayuda

La instalación y el uso de OpenDeepSearch no son complicados y son adecuados para usuarios con conocimientos básicos de programación. Aquí tienes una guía detallada que te ayudará a empezar rápidamente.

Proceso de instalación

1. Preparar el entorno
   Necesitarás un ordenador con Python 3.10 o posterior instalado. Puedes comprobar la versión con el comando:

python --version

Si la versión es demasiado baja, ve al sitio web de Python y descarga la última versión.

2. proyecto de clonación
   Abra un terminal e introduzca el siguiente comando para descargar OpenDeepSearch:

git clone https://github.com/sentient-agi/OpenDeepSearch.git

Una vez finalizada la descarga, vaya a la carpeta del proyecto:

cd OpenDeepSearch

3. Configuración de un entorno virtual (opcional pero recomendable)
   Crea un entorno virtual para evitar conflictos con otros proyectos:

python -m venv venv

Active el entorno virtual:

• Ventanas. venv\Scripts\activate
• Mac/Linux. source venv/bin/activate

4. Instalación de dependencias
   Ejecute el siguiente comando en el terminal para instalar las bibliotecas necesarias:

pip install -r requirements.txt

Si tiene problemas, asegúrese de que su pip Es la última versión:

pip install --upgrade pip

5. Configuración de claves API
   OpenDeepSearch requiere claves API para algunos servicios externos como SERPER, OPENROUTER y JINA. que necesita:

• Regístrese para obtener una cuenta en Serper, OpenRouter y Jina.
• Una vez obtenida la clave, cree una .env rellene lo siguiente:

  SERPER_API_KEY=你的密钥
  OPENROUTER_API_KEY=你的密钥
  JINA_API_KEY=你的密钥
  

Guarde el archivo en el directorio raíz del proyecto.

Cómo utilizarlo

Una vez instalado, puede utilizar OpenDeepSearch de dos formas: la línea de comandos o la interfaz local.

Uso de la línea de comandos

1. Ejecutar una búsqueda simple
   Introduce el siguiente código en tu terminal y busca "¿Cuál es el animal terrestre más rápido?". :

from opendeepsearch import OpenDeepSearchTool
search_agent = OpenDeepSearchTool(model_name="openrouter/google/gemini-2.0-flash-001")
result = search_agent.search("最快的陆地动物是什么？")
print(result)

El sistema devuelve respuestas como "El guepardo es el animal terrestre más rápido, ya que alcanza velocidades de hasta 120 kilómetros por hora".

2. Activar la búsqueda profunda
   Si el problema es complejo, como "Comparar la velocidad de un guepardo y un león", puedes añadir parámetros:

search_agent = OpenDeepSearchTool(model_name="openrouter/google/gemini-2.0-flash-001", pro_mode=True)
result = search_agent.search("比较猎豹和狮子的速度")
print(result)

Analizará en detalle y devolverá resultados comparativos.

Uso de la interfaz local

1. Interfaz de lanzamiento
   Se ejecuta en el terminal:

python gradio_demo.py

El sistema genera un enlace local (por ejemplo http://127.0.0.1:7860), cópielo y ábralo en su navegador.

2. Operación de búsqueda

• Introduzca una pregunta en el cuadro de entrada, como "Tendencias de la IA en 2025".
• Seleccione el modo (por defecto o búsqueda profunda).
• Haga clic en "Enviar" y espere a que se muestren los resultados.
• Puede ajustar el modelo o el método de clasificación y la interfaz se actualizará en tiempo real.

Función destacada Operación

• Cambiar de modelo
  En el código o la interfaz, puede cambiar otros modelos, como <code>anthropic/claude-3-opus-20240229</code>. Basta con modificar el model_name Parámetros.
• ordenación semántica
  Jina clasifica por defecto, pero puede cambiarse a otros clasificadores (p. ej. <code>infinity</code>), establecido en el código reranker="infinity".
• Depuración y mejora
  Si los resultados no son satisfactorios, puede comprobar los registros o ajustar los parámetros, como aumentar la profundidad de búsqueda.

La instalación y el uso son flexibles, y puedes adaptarlo a tus necesidades. Cuando tengas un problema, ve a GitHub y plantea una incidencia, y la comunidad te ayudará a resolverlo.

escenario de aplicación

1. investigación académica
   Los estudiantes o investigadores pueden utilizarla para buscar información relacionada con un artículo, por ejemplo escribiendo "Recent Advances in Quantum Computing" para obtener resultados cotejados.
2. Consulta diaria
   Cuando quieras saber "qué cafetera es la mejor", busca rápidamente y te hace recomendaciones.
3. desarrollo tecnológico
   Los desarrolladores pueden utilizarlo para probar modelos de IA o integrarlos en sus propios proyectos.

CONTROL DE CALIDAD

1. ¿Se requiere experiencia en programación?
   Sí, se requieren conocimientos básicos de Python para la instalación y el uso de la línea de comandos. Pero el modo de interfaz es amigable para los novatos.
2. ¿Es gratis?
   El proyecto en sí es gratuito, pero el servicio API puede requerir una cuenta de pago.
3. ¿Es compatible con el chino?
   Soporte, basta con escribir una pregunta en chino e intentará devolver una respuesta en chino.