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MindSearch入门指南 - 基于LLM的多智能体Web搜索引擎框架

RayRay
MindSearchAI搜索引擎知识发现人类偏好开源框架Github开源项目

MindSearch

MindSearch简介

MindSearch是一个创新的基于大型语言模型(LLM)的多智能体Web搜索引擎框架,由上海人工智能实验室开发。它通过模仿人类思维进行Web信息检索和集成,可以实现类似Perplexity.ai Pro和SearchGPT的功能。

MindSearch Logo

🚀 快速开始

要开始使用MindSearch,您可以按照以下步骤进行:

  1. 克隆项目并安装依赖:
git clone https://github.com/InternLM/MindSearch
cd MindSearch
pip install -r requirements.txt
  1. 设置环境变量:
mv .env.example .env
# 编辑.env文件,添加必要的API密钥和模型配置
  1. 启动MindSearch API:
python -m mindsearch.app --lang en --model_format internlm_server --search_engine DuckDuckGoSearch
  1. 设置前端界面(可选择React、Gradio或Streamlit):
# React
cd frontend/React
npm install
npm start

# Gradio
python frontend/mindsearch_gradio.py

# Streamlit  
streamlit run frontend/mindsearch_streamlit.py

更多详细的配置和使用说明,请参考GitHub项目页面。

📚 学习资源

  1. 项目官方网站 - 了解MindSearch的最新动态和功能介绍
  2. arXiv论文 - 深入了解MindSearch的技术细节和创新点
  3. Hugging Face空间 - 在线体验MindSearch的功能
  4. ModelScope项目页面 - 查看MindSearch的模型和应用

🛠️ 高级配置

MindSearch支持多种搜索引擎和语言模型配置:

  • 搜索引擎: DuckDuckGoSearch、BingSearch、BraveSearch、GoogleSearch
  • 语言模型: InternLM2.5-7b-chat(推荐用于中文)、GPT-4等

您可以根据需要修改配置文件进行自定义设置。

🤝 相关项目

MindSearch团队还开发了其他与大型语言模型和AI代理相关的项目:

  • Lagent: 轻量级LLM代理框架
  • AgentFLAN: 高质量代理数据集构建和训练方法(ACL 2024 Findings)
  • T-Eval: 细粒度工具使用评估基准(ACL 2024)

🌟 总结

MindSearch为AI驱动的Web搜索引擎提供了一个强大而灵活的框架。无论您是研究人员、开发者还是对AI搜索感兴趣的爱好者,MindSearch都提供了丰富的资源和工具,帮助您探索和实现下一代智能搜索技术。

通过本文提供的资源和指南,您可以快速入门MindSearch项目,并进一步探索其潜力。欢迎访问GitHub仓库获取最新更新和详细文档。让我们一起推动AI搜索技术的发展,创造更智能、更高效的信息检索体验!

MindSearch Demo

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