OpenDeepSearch: 知的推論をサポートするオープンソース検索ツール

はじめに

OpenDeepSearchは、sentient-agiチームによって開発されたオープンソースの検索ツールです。大規模言語モデリング(LLM)と知的推論エージェントを組み合わせ、ユーザがウェブ上で情報を検索し、簡単な方法で正確な答えを得ることを可能にする。このツールの目標は、クローズドな商用システムに頼ることなく、検索をよりオープンでインテリジェントにすることである。高速検索モードとディープサーチモードの両方をサポートし、簡単な質問や複雑な複数ステップの質問に答えるのに適している。このプロジェクトはGitHubでホストされており、誰でも無料でダウンロード、使用、改良に貢献することができる。現在のバージョンは2025年3月まで更新され、オープンソースのAI技術に対するチームの継続的なコミットメントを示している。

機能一覧

• 迅速な検索をサポートし、すぐに簡潔な回答を得ることができます。
• 多段階の推論を必要とする複雑な問題に適したディープサーチモードを提供。
• オープンソースの大規模言語モデルを統合し、検索結果のインテリジェンスを向上させる。
• セマンティック・ソートのテクニックを使って、返される情報がより適切なものになるようにする。
• オープンソースコード、ユーザーが定義可能なモデルと機能。
• 推論機能を拡張するために、SmolAgentsのようなエコシステムとの統合をサポートします。
• 簡単なテストとインタラクションのためのローカルインタフェースを提供します。

ヘルプの使用

OpenDeepSearchのインストールと使用は複雑ではなく、基本的なプログラミング知識を持つユーザに適しています。ここでは、すぐに使い始めるための詳細なガイドを示します。

設置プロセス

1. 環境を整える
   Python 3.10以降がインストールされたコンピューターが必要です。コマンドでバージョンを確認できます：

python --version

バージョンが低すぎる場合は、Pythonのウェブサイトから最新バージョンをダウンロードしてください。

2. クローンプロジェクト
   ターミナルを開き、以下のコマンドを入力して OpenDeepSearch をダウンロードします：

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

ダウンロードが完了したら、プロジェクトフォルダーに移動する：

cd OpenDeepSearch

3. 仮想環境のセットアップ（オプションだが推奨）
   他のプロジェクトとのコンフリクトを避けるため、仮想環境を構築する：

python -m venv venv

仮想環境をアクティブにする：

• ウィンドウズ venv\Scripts\activate
• Mac/Linux。 source venv/bin/activate

4. 依存関係のインストール
   ターミナルで以下のコマンドを実行し、必要なライブラリをインストールする：

pip install -r requirements.txt

問題が発生した場合は pip 最新バージョンだ：

pip install --upgrade pip

5. APIキーの設定
   OpenDeepSearchには、SERPER、OPENROUTER、JINAなど、いくつかの外部サービスのAPIキーが必要です：

• Serper、OpenRouter、Jinaにアカウント登録。
• キーを取得したら .env ファイルに次のように記入する：

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

ファイルをプロジェクトのルート・ディレクトリに保存する。

使用方法

インストール後は、コマンドラインまたはローカル・インターフェースの2つの方法でOpenDeepSearchを使用できます。

コマンドラインの使用法

1. 簡単な検索を実行する
   以下のコードをターミナルに入力し、"最も速い陸上動物は？"と検索する。:

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)

このシステムは「チーターは陸上動物で最も速く、時速120キロに達する」といった答えを返す。

2. ディープ・サーチを有効にする
   チーターとライオンのスピードを比較する」など、問題が複雑な場合は、パラメーターを追加することができる：

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)

詳細に分析し、比較結果を返す。

ローカルインターフェースの使用

1. 起動インターフェース
   ターミナルで実行：

python gradio_demo.py

システムはローカルリンク（例えば http://127.0.0.1:7860)をコピーしてブラウザで開く。

2. 検索操作

• AI Trends 2025」のように、入力ボックスに質問を入力してください。
• モード（デフォルトまたはディープサーチ）を選択する。
• Submit」をクリックし、結果が表示されるまで待つ。
• モデルやソート方法を調整することができ、インターフェイスはリアルタイムで更新される。

注目の機能操作

• モデルの切り替え
  コードやインターフェイスでは、以下のような他のモデルを変更することができる。 <code>anthropic/claude-3-opus-20240229</code>.を修正するだけです。 model_name パラメーター
• 意味順序
  Jinaはデフォルトでソートするが、他のソーターに変更することも可能である。 <code>infinity</code>)のコードで設定する。 reranker="infinity".
• デバッグと改善
  満足のいく結果が得られない場合は、ログをチェックするか、検索深度を上げるなどパラメーターを調整することができる。

インストールも使い方も柔軟で、ニーズに合わせて微調整できる。問題が発生した場合は、GitHubにアクセスして問題を提起すれば、コミュニティが回答してくれる。

アプリケーションシナリオ

1. 学術研究
   例えば、"Recent Advances in Quantum Computing"（量子コンピューティングにおける最近の進歩）と入力すると、照合された結果を得ることができる。
2. 毎日のお問い合わせ
   どのコーヒーメーカーがベストか」を知りたいとき、素早く検索し、推薦してくれる。
3. 技術開発
   開発者はAIモデルをテストしたり、自分のプロジェクトに組み込んだりするために使うことができる。

品質保証

1. プログラミングの経験が必要ですか？
   インストールとコマンドラインの使用には、Pythonの基本的な知識が必要だ。しかし、インターフェイスモードは初心者に優しい。
2. 無料ですか？
   プロジェクト自体は無料だが、APIサービスには有料アカウントが必要な場合がある。
3. 中国語に対応していますか？
   サポートでは、中国語の質問を入力するだけで、中国語の答えを返そうとします。