MindSearch：模仿人类思维的深度AI搜索引擎

你是否曾经在浩瀚的互联网信息中迷失方向，难以快速获取准确、全面的答案？MindSearch 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个基于大语言模型的多智能体网络搜索框架，可以帮助开发者和研究人员构建类似Perplexity.ai Pro和SearchGPT的智能搜索系统。本文将带你全面了解这个潜力新星。

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MindSearch项目stars数：6699
MindSearch项目forks数：667

MindSearch项目目录截图

MindSearch项目核心亮点

🌟 多智能体架构：基于Lagent v0.5重构的智能体模块，支持并发处理，显著提升搜索效率。
🎯 开箱即用：提供完整的部署方案，从后端API到前端界面，支持React、Gradio、Streamlit多种前端框架。
🔒 多搜索引擎支持：集成DuckDuckGo、Bing、Google、Brave、腾讯搜索等主流搜索引擎，满足不同地区用户需求。
🧩 灵活配置：支持中英文双语搜索，可配置InternLM2.5-7b-chat本地模型或GPT-4等云端模型。

MindSearch项目快速开始

只需几步，你就能在本地运行起 MindSearch：

1. 安装依赖：

   git clone https://github.com/InternLM/MindSearch
   cd MindSearch
   pip install -r requirements.txt

2. 配置环境变量：

   mv .env.example .env
   # 编辑.env文件，填入API密钥和模型配置

3. 启动后端服务：

   python -m mindsearch.app --lang en --model_format internlm_server --search_engine DuckDuckGoSearch --asy

4. 启动前端界面：

   # React前端
   
   cd frontend/React
   
   npm install
   
   npm start
   
   # 或使用Gradio
   
   python frontend/mindsearch_gradio.py
   
   或使用Streamlit
   streamlit run frontend/mindsearch_streamlit.py
   

MindSearch项目应用场景

场景一：智能信息检索：研究人员和开发者可以使用MindSearch快速获取技术文档、学术论文的准确答案，大大提升信息获取效率。
场景二：企业知识管理：企业可以基于MindSearch构建内部知识检索系统，帮助员工快速找到所需的企业文档和资料。
场景三：教育辅助工具：教育机构可以利用MindSearch为学生提供智能答疑服务，解答学习过程中的各种疑问。
用户案例：目前，MindSearch已部署在浦育平台，为众多用户提供智能搜索服务，其多智能体架构和并发处理能力在实际应用中表现出色。

MindSearch项目链接

InternLM / MindSearch项目地址：https://github.com/InternLM/MindSearch

本文地址：https://www.tgoos.com/25947