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OpenDeepSearch:支持智能推理的开源搜索工具

综合介绍

OpenDeepSearch 是一个开源的搜索工具,由 sentient-agi 团队开发。它结合了大型语言模型(LLM)和智能推理代理,让用户可以用简单的方式搜索网页信息并获取准确答案。这个工具的目标是让搜索变得更开放和智能,不依赖封闭的商业系统。它支持快速搜索和深度搜索两种模式,适合回答简单问题或复杂的多步骤问题。项目托管在 GitHub 上,任何人都可以免费下载、使用或参与改进。当前版本更新到 2025 年 3 月,展现了团队对开源AI技术的持续努力。

OpenDeepSearch:开源搜索工具,支持智能推理和网页信息检索-1


 

功能列表

  • 支持快速搜索,能在短时间内给出简洁答案。
  • 提供深度搜索模式,适合需要多步骤推理的复杂问题。
  • 集成开源大型语言模型,提升搜索结果的智能性。
  • 使用语义排序技术,确保返回的信息更相关。
  • 开源代码,用户可以自定义模型和功能。
  • 支持与 SmolAgents 等生态系统结合,扩展推理能力。
  • 提供本地界面,方便测试和交互。

 

使用帮助

OpenDeepSearch 的安装和使用并不复杂,适合有基本编程知识的用户。下面是详细的操作指南,帮助你快速上手。

安装流程

  1. 准备环境
    你需要一台电脑,安装 Python 3.10 或更高版本。可以用命令检查版本:
python --version

如果版本太低,去 Python 官网 下载最新版。

  1. 克隆项目
    打开终端,输入以下命令下载 OpenDeepSearch:
git clone https://github.com/sentient-agi/OpenDeepSearch.git

下载完成后,进入项目文件夹:

cd OpenDeepSearch
  1. 设置虚拟环境(可选但推荐)
    创建一个虚拟环境,避免与其他项目冲突:
python -m venv venv

激活虚拟环境:

  • Windows: venv\Scripts\activate
  • Mac/Linux: source venv/bin/activate
  1. 安装依赖
    在终端运行以下命令,安装所需库:
pip install -r requirements.txt

如果遇到问题,确保你的 pip 是最新版:

pip install --upgrade pip
  1. 配置 API 密钥
    OpenDeepSearch 需要一些外部服务的 API 密钥,比如 SERPER、OPENROUTER 和 JINA。你需要:
  • 在 Serper、OpenRouter 和 Jina 注册账号。
  • 获取密钥后,创建一个 .env 文件,填入以下内容:
    SERPER_API_KEY=你的密钥
    OPENROUTER_API_KEY=你的密钥
    JINA_API_KEY=你的密钥
    

保存文件到项目根目录。

如何使用

安装完成后,你可以用两种方式体验 OpenDeepSearch:命令行或本地界面。

命令行使用

  1. 运行简单搜索
    在终端输入以下代码,搜索“最快的陆地动物是什么?”:
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)

系统会返回答案,比如“猎豹是最快的陆地动物,速度可达每小时 120 公里”。

  1. 启用深度搜索
    如果问题复杂,比如“比较猎豹和狮子的速度”,可以加参数:
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)

它会详细分析并返回对比结果。

本地界面使用

  1. 启动界面
    在终端运行:
python gradio_demo.py

系统会生成一个本地链接(比如 http://127.0.0.1:7860),复制到浏览器打开。

  1. 搜索操作
  • 在输入框输入问题,比如“2025 年 AI 趋势”。
  • 选择模式(默认或深度搜索)。
  • 点击“提交”,等待结果显示。
  • 你可以调整模型或排序方式,界面会实时更新。

特色功能操作

  • 切换模型
    在代码或界面中,你可以换其他模型,比如 <code>anthropic/claude-3-opus-20240229</code>。只需修改 model_name 参数。
  • 语义排序
    默认用 Jina 排序,也可以改成其他排序器(比如 <code>infinity</code>),在代码中设置 reranker="infinity"
  • 调试与改进
    如果结果不理想,可以查看日志或调整参数,比如增大搜索深度。

安装和使用都很灵活,你可以根据需求调整。遇到问题时,去 GitHub 提 issue,社区会帮忙解答。

 

应用场景

  1. 学术研究
    学生或研究者可以用它搜索论文相关信息,比如输入“量子计算最新进展”,获取整理后的结果。
  2. 日常查询
    想知道“哪种咖啡机最好用”,它能快速搜索并给出推荐。
  3. 技术开发
    开发者可以用它测试 AI 模型,或整合到自己的项目中。

 

QA

  1. 需要编程经验吗?
    是的,安装和命令行使用需要基础 Python 知识。但界面模式对新手友好。
  2. 免费吗?
    项目本身免费,但 API 服务可能需要付费账号。
  3. 支持中文吗?
    支持,只要输入中文问题,它会尽量返回中文答案。
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