OpenDeepSearch: uma ferramenta de pesquisa de código aberto que suporta raciocínio inteligente

Introdução geral

O OpenDeepSearch é uma ferramenta de pesquisa de código aberto desenvolvida pela equipe do sentient-agi. Ela combina Large Language Modelling (LLM) e Intelligent Reasoning Agents para permitir que os usuários pesquisem informações na Web e obtenham respostas precisas de maneira simples. O objetivo dessa ferramenta é tornar a pesquisa mais aberta e inteligente, sem depender de sistemas comerciais fechados. Ela suporta os modos de pesquisa rápida e profunda e é adequada para responder a perguntas simples ou complexas de várias etapas. O projeto está hospedado no GitHub e é gratuito para qualquer pessoa baixar, usar ou contribuir com melhorias. A versão atual é atualizada até março de 2025, demonstrando o compromisso contínuo da equipe com a tecnologia de IA de código aberto.

Lista de funções

• Oferece suporte à pesquisa rápida e fornece respostas concisas em pouco tempo.
• Oferece um modo de pesquisa profunda adequado para problemas complexos que exigem raciocínio em várias etapas.
• Integrar modelos de linguagem em larga escala de código aberto para melhorar a inteligência dos resultados de pesquisa.
• Use técnicas de classificação semântica para garantir que as informações retornadas sejam mais relevantes.
• Código-fonte aberto, modelos e funções definidos pelo usuário.
• Oferece suporte à integração com ecossistemas, como o SmolAgents, para ampliar os recursos de raciocínio.
• Fornece uma interface local para facilitar os testes e a interação.

Usando a Ajuda

A instalação e o uso do OpenDeepSearch não são complicados e são adequados para usuários com conhecimentos básicos de programação. Aqui está um guia detalhado para ajudá-lo a começar rapidamente.

Processo de instalação

1. Preparação do ambiente
   Você precisará de um computador com o Python 3.10 ou posterior instalado. Você pode verificar a versão com o comando:

python --version

Se a versão for muito baixa, acesse o site do Python e baixe a versão mais recente.

2. projeto de clonagem
   Abra um terminal e digite o seguinte comando para fazer o download do OpenDeepSearch:

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

Quando o download estiver concluído, vá para a pasta do projeto:

cd OpenDeepSearch

3. Configuração de um ambiente virtual (opcional, mas recomendado)
   Crie um ambiente virtual para evitar conflitos com outros projetos:

python -m venv venv

Ativar o ambiente virtual:

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

4. Instalação de dependências
   Execute o seguinte comando no terminal para instalar as bibliotecas necessárias:

pip install -r requirements.txt

Se você tiver problemas, verifique se o seu pip É a versão mais recente:

pip install --upgrade pip

5. Configuração de chaves de API
   O OpenDeepSearch requer chaves de API para alguns serviços externos, como SERPER, OPENROUTER e JINA:

• Registre-se para obter uma conta no Serper, OpenRouter e Jina.
• Depois de obter a chave, crie um arquivo .env preencha o seguinte:

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

Salve o arquivo no diretório raiz do projeto.

Como usar

Depois de instalado, você pode usar o OpenDeepSearch de duas maneiras: na linha de comando ou na interface local.

Uso da linha de comando

1. Executar uma pesquisa simples
   Digite o código a seguir em seu terminal e pesquise "Qual é o animal terrestre mais 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)

O sistema retorna respostas como "O guepardo é o animal terrestre mais rápido, atingindo velocidades de até 120 quilômetros por hora".

2. Ativar a pesquisa profunda
   Se o problema for complexo, como "Compare a velocidade de um guepardo e de um leão", você poderá adicionar parâmetros:

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)

Ele fará uma análise detalhada e retornará resultados comparativos.

Uso da interface local

1. Interface de lançamento
   É executado no terminal:

python gradio_demo.py

O sistema gera um link local (por exemplo http://127.0.0.1:7860), copie-o e abra-o em seu navegador.

2. Operação de busca

• Digite uma pergunta na caixa de entrada, como "AI Trends 2025".
• Selecione o modo (padrão ou busca profunda).
• Clique em "Submit" (Enviar) e aguarde até que os resultados sejam exibidos.
• Você pode ajustar o modelo ou o método de classificação e a interface será atualizada em tempo real.

Operação da função em destaque

• Modelos de comutação
  No código ou na interface, você pode alterar outros modelos, como <code>anthropic/claude-3-opus-20240229</code>. Basta modificar o model_name Parâmetros.
• ordenação semântica
  O Jina classifica por padrão, mas pode ser alterado para outros classificadores (por exemplo <code>infinity</code>), definido no código reranker="infinity".
• Depuração e aprimoramento
  Se os resultados não forem satisfatórios, você poderá verificar os registros ou ajustar os parâmetros, como aumentar a profundidade da pesquisa.

A instalação e o uso são flexíveis, e você pode ajustá-los para atender às suas necessidades. Quando você tiver um problema, acesse o GitHub e levante uma questão, e a comunidade ajudará a respondê-la.

cenário do aplicativo

1. pesquisa acadêmica
   Estudantes ou pesquisadores podem usá-lo para pesquisar informações relacionadas a um documento, como digitar "Recent Advances in Quantum Computing" (Avanços recentes em computação quântica) para obter resultados agrupados.
2. Consulta diária
   Quando você quer saber "qual é a melhor máquina de café", ele pesquisa rapidamente e faz recomendações.
3. desenvolvimento de tecnologia
   Os desenvolvedores podem usá-lo para testar modelos de IA ou integrá-los em seus próprios projetos.

QA

1. É necessário ter experiência em programação?
   Sim, é necessário ter conhecimentos básicos de Python para a instalação e o uso da linha de comando. Mas o modo de interface é amigável para iniciantes.
2. É gratuito?
   O projeto em si é gratuito, mas o serviço de API pode exigir uma conta paga.
3. Ele é compatível com o idioma chinês?
   Suporte, basta digitar uma pergunta em chinês e ele tentará retornar uma resposta em chinês.