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。
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
- 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。
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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”。
- 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
- 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。
- 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
- 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。 - 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。 - 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
- 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。 - 免费吗?
项目本身免费,但 API 服务可能需要付费账号。 - 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。