Skip to content

Latest commit

 

History

History
131 lines (88 loc) · 4.5 KB

README_zh-CN.md

File metadata and controls

131 lines (88 loc) · 4.5 KB

🌐 Project Page | 📃 Paper | 🤗 Hugging Face Space| 💻 ModelScope

English | 简体中文

20240730-152409.2.mp4

✨ MindSearch: Mimicking Human Minds Elicits Deep AI Searcher

MindSearch 是一个开源的 AI 搜索引擎框架,具有与 Perplexity.ai Pro 相同的性能。您可以轻松部署它来构建您自己的搜索引擎,可以使用闭源 LLM(如 GPT、Claude)或开源 LLM(InternLM2.5 系列模型经过专门优化,能够在 MindSearch 框架中提供卓越的性能;其他开源模型没做过具体测试)。其拥有以下特性:

  • 🤔 任何想知道的问题:MindSearch 通过搜索解决你在生活中遇到的各种问题
  • 📚 深度知识探索:MindSearch 通过数百网页的浏览,提供更广泛、深层次的答案
  • 🔍 透明的解决方案路径:MindSearch 提供了思考路径、搜索关键词等完整的内容,提高回复的可信度和可用性。
  • 💻 多种用户界面:为用户提供各种接口,包括 React、Gradio、Streamlit 和本地调试。根据需要选择任意类型。
  • 🧠 动态图构建过程:MindSearch 将用户查询分解为图中的子问题节点,并根据 WebSearcher 的搜索结果逐步扩展图。

⚡️ MindSearch VS 其他 AI 搜索引擎

在深度、广度和生成响应的准确性三个方面,对 ChatGPT-Web、Perplexity.ai(Pro)和 MindSearch 的表现进行比较。评估结果基于 100 个由人类专家精心设计的现实问题,并由 5 位专家进行评分*。

* 所有实验均在 2024 年 7 月 7 日之前完成。

⚽️ 构建您自己的 MindSearch

步骤1: 依赖安装

pip install -r requirements.txt

步骤2: 启动 MindSearch API

启动 FastAPI 服务器

python -m mindsearch.app --lang en --model_format internlm_server --search_engine DuckDuckGoSearch
  • --lang: 模型的语言,en 为英语,cn 为中文。

  • --model_format: 模型的格式。

    • internlm_server 为 InternLM2.5-7b-chat 本地服务器。
    • gpt4 为 GPT4。 如果您想使用其他模型,请修改 models
  • --search_engine: 搜索引擎。

    • DuckDuckGoSearch 为 DuckDuckGo 搜索引擎。
    • BingSearch 为 Bing 搜索引擎。
    • BraveSearch 为 Brave 搜索引擎。
    • GoogleSearch 为 Google Serper 搜索引擎。

    请将网页搜索引擎 API 密钥设置为 WEB_SEARCH_API_KEY 环境变量,如果使用的是 DuckDuckGo,则无需设置。

步骤3: 启动 MindSearch 前端

提供以下几种前端界面:

  • React
# 安装 Node.js 和 npm
# 对于 Ubuntu
sudo apt install nodejs npm
# 对于 Windows
# 从 https://nodejs.org/zh-cn/download/prebuilt-installer 下载

cd frontend/React
npm install
npm start

更多细节请参考 React

  • Gradio
python frontend/mindsearch_gradio.py
  • Streamlit
streamlit run frontend/mindsearch_streamlit.py

🐞 本地调试

python mindsearch/terminal.py

📝 许可证

该项目按照 Apache 2.0 许可证 发行。

学术引用

如果此项目对您的研究有帮助,请参考如下方式进行引用:

@article{chen2024mindsearch,
  title={MindSearch: Mimicking Human Minds Elicits Deep AI Searcher},
  author={Chen, Zehui and Liu, Kuikun and Wang, Qiuchen and Liu, Jiangning and Zhang, Wenwei and Chen, Kai and Zhao, Feng},
  journal={arXiv preprint arXiv:2407.20183},
  year={2024}
}

相关项目

关注我们其他在大语言模型上的一些探索,主要为LLM智能体方向。

  • Lagent: 一个轻便简洁的大语言模型智能体框架
  • AgentFLAN: 一套构建高质量智能体语料和训练模型的方法 (ACL 2024 Findings)
  • T-Eval: 一个细粒度评估LLM调用工具能力的评测及 (ACL 2024)