OpenDeepSearch: 지능형 추론을 지원하는 오픈 소스 검색 도구

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일반 소개

OpenDeepSearch는 센티언트-agi 팀이 개발한 오픈 소스 검색 도구입니다. 이 도구는 대규모 언어 모델링(LLM)과 지능형 추론 에이전트를 결합하여 사용자가 웹에서 정보를 검색하고 간단한 방법으로 정확한 답변을 얻을 수 있도록 해줍니다. 이 도구의 목표는 폐쇄적인 상용 시스템에 의존하지 않고 검색을 더욱 개방적이고 지능적으로 만드는 것입니다. 빠른 검색 모드와 심층 검색 모드를 모두 지원하며 간단한 질문이나 복잡한 다단계 질문에 대한 답변에 적합합니다. 이 프로젝트는 GitHub에서 호스팅되며 누구나 무료로 다운로드하여 사용하거나 개선에 기여할 수 있습니다. 현재 버전은 2025년 3월까지 업데이트되며, 이는 오픈 소스 AI 기술에 대한 팀의 지속적인 노력을 보여줍니다.

기능 목록

빠른 검색을 지원하고 간결한 답변을 신속하게 제공합니다.
다단계 추론이 필요한 복잡한 문제에 적합한 심층 검색 모드를 제공합니다.
오픈 소스 대규모 언어 모델을 통합하여 검색 결과의 인텔리전스를 향상하세요.
시맨틱 정렬 기술을 사용하여 반환되는 정보가 보다 관련성이 높은지 확인합니다.
오픈 소스 코드, 사용자 정의 가능한 모델 및 기능.
추론 기능을 확장하기 위해 SmolAgents와 같은 에코시스템과의 통합을 지원합니다.
간편한 테스트 및 상호 작용을 위한 로컬 인터페이스를 제공합니다.

도움말 사용

OpenDeepSearch의 설치와 사용은 복잡하지 않으며 기본적인 프로그래밍 지식이 있는 사용자에게 적합합니다. 다음은 빠르게 시작하는 데 도움이 되는 자세한 가이드입니다.

설치 프로세스

환경 준비하기
Python 3.10 이상이 설치된 컴퓨터가 필요합니다. 다음 명령으로 버전을 확인할 수 있습니다:

python --version

버전이 너무 낮으면 Python 웹사이트로 이동하여 최신 버전을 다운로드하세요.

복제 프로젝트
터미널을 열고 다음 명령을 입력하여 OpenDeepSearch를 다운로드합니다:

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

다운로드가 완료되면 프로젝트 폴더로 이동합니다:

cd OpenDeepSearch

가상 환경 설정(선택 사항이지만 권장)
다른 프로젝트와의 충돌을 피하기 위해 가상 환경을 만듭니다:

python -m venv venv

가상 환경을 활성화합니다:

Windows. venv\Scripts\activate
Mac/Linux. source venv/bin/activate

종속성 설치
터미널에서 다음 명령을 실행하여 필요한 라이브러리를 설치합니다:

pip install -r requirements.txt

문제가 발생하면 pip 최신 버전입니다:

pip install --upgrade pip

API 키 구성
OpenDeepSearch에는 SERPER, OPENROUTER 및 JINA와 같은 일부 외부 서비스를 위한 API 키가 필요합니다:

Serper, OpenRouter 및 Jina에서 계정을 등록하세요.

키를 얻은 후 .env 파일을 열고 다음을 입력합니다:

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

파일을 프로젝트 루트 디렉터리에 저장합니다.

사용 방법

설치가 완료되면 명령줄 또는 로컬 인터페이스의 두 가지 방법으로 OpenDeepSearch를 경험할 수 있습니다.

명령줄 사용법

간단한 검색 실행
단말기에 다음 코드를 입력하고 "가장 빠른 육상 동물은 무엇인가요?"를 검색하세요. :

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)

시스템은 "치타는 시속 120킬로미터에 이르는 가장 빠른 육상 동물입니다."와 같은 답변을 반환합니다.

심층 검색 사용
'치타와 사자의 속도 비교'와 같이 문제가 복잡한 경우 매개변수를 추가할 수 있습니다:

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)

자세히 분석하여 비교 결과를 반환합니다.

로컬 인터페이스 사용

실행 인터페이스
터미널에서 실행됩니다:

python gradio_demo.py

시스템은 로컬 링크를 생성합니다(예 http://127.0.0.1:7860)를 클릭한 후 복사하여 브라우저에서 엽니다.

검색 작업

입력란에 'AI 트렌드 2025'와 같은 질문을 입력합니다.
모드(기본 또는 상세 검색)를 선택합니다.
'제출'을 클릭하고 결과가 표시될 때까지 기다립니다.
모델이나 정렬 방법을 조정할 수 있으며 인터페이스가 실시간으로 업데이트됩니다.

주요 기능 작동

모델 전환
코드 또는 인터페이스에서 다음과 같은 다른 모델을 변경할 수 있습니다. <code>anthropic/claude-3-opus-20240229</code>. 간단히 model_name 매개변수.
시맨틱 순서
Jina는 기본적으로 정렬하지만 다른 정렬기로 변경할 수 있습니다(예 <code>infinity</code>), 코드에 설정된 reranker="infinity".
디버깅 및 개선
결과가 만족스럽지 않은 경우 로그를 확인하거나 검색 깊이를 늘리는 등 매개변수를 조정할 수 있습니다.

설치와 사용은 유연하며 필요에 맞게 조정할 수 있습니다. 문제가 발생하면 GitHub로 이동하여 문제를 제기하면 커뮤니티에서 답변을 도와드립니다.

애플리케이션 시나리오

학술 연구
학생이나 연구자는 '최근 양자 컴퓨팅의 발전'을 입력해 대조된 결과를 얻는 등 논문과 관련된 정보를 검색하는 데 이 기능을 사용할 수 있습니다.
일일 문의
"어떤 커피 머신이 가장 좋은지"를 알고 싶을 때 빠르게 검색하고 추천해줍니다.
기술 개발
개발자는 이를 사용하여 AI 모델을 테스트하거나 자신의 프로젝트에 통합할 수 있습니다.

QA

프로그래밍 경험이 필요하신가요?
예, 설치 및 명령줄 사용을 위해서는 기본적인 Python 지식이 필요합니다. 하지만 인터페이스 모드는 초보자도 쉽게 사용할 수 있습니다.
무료인가요?
프로젝트 자체는 무료이지만 API 서비스를 이용하려면 유료 계정이 필요할 수 있습니다.
중국어를 지원하나요?
지원팀에 중국어 질문을 입력하면 중국어 답변이 표시됩니다.