深度搜索器（Deep Searcher） 是一个结合大语言模型（LLMs）和向量数据库的强大工具，旨在基于私有数据进行搜索、评估和推理，提供高度准确的答案和综合报告。该项目适用于企业知识管理、智能问答系统和信息检索场景。Deep Searcher 支持多种嵌入模型和大语言模型，如 DeepSeek 和 OpenAI，并且能够最大化利用企业内部数据，同时确保数据安全。它还支持 Milvus 等向量数据库管理，允许数据分区以提高检索效率。
GitHub 项目：https://github.com/zilliztech/deep-searcher
功能列表
- 私有数据搜索：最大化利用企业内部数据，确保数据安全。
- 向量数据库管理：支持 Milvus 等向量数据库，允许数据分区以提高检索效率。
- 灵活的嵌入选项：兼容多种嵌入模型，优化选择。
- 多种大语言模型支持：支持 DeepSeek、OpenAI 等大模型，用于智能问答和内容生成。
- 文档加载器：支持本地文件加载，正在开发网页爬取功能。
- 配置灵活：用户可以根据需求自定义配置。
安装使用
安装流程
1.访问 Deep Searcher GitHub 仓库。
2.克隆仓库到本地：
git clone https://github.com/zilliztech/deep-searcher.git3.进入仓库目录：
cd deep-searcher4.安装依赖：
pip install -r requirements.txt5.配置向量数据库（如 Milvus），并将配置信息添加到项目配置文件中。
使用指南
1.私有数据搜索：
- 将企业内部数据导入向量数据库。
- 使用 Deep Searcher 的检索功能进行数据搜索：
from deepsearcher import DeepSearcher
searcher = DeepSearcher(config)
results = searcher.search(query)2.向量数据库管理：
- 配置并管理 Milvus 或其他向量数据库。
- 使用 Deep Searcher 提供的接口进行数据分区和管理。
3.灵活的嵌入选项：
- 根据业务需求选择合适的嵌入模型。
- 将嵌入模型与 Deep Searcher 进行集成，以实现最佳搜索效果。
4.在线内容整合：
- 配置在线内容源，并将其与企业内部数据结合，提供更全面的答案。
- 使用 Deep Searcher 的接口进行在线内容检索和整合。
5.智能问答系统：
- 使用 Deep Searcher 构建基于企业数据的智能问答系统。
- 配置问答系统的知识库，并进行训练和优化。
6.信息检索：
- 在各种信息检索场景中使用 Deep Searcher 提高检索效率。
- 根据业务需求定制检索策略和算法。
示例代码
from deepsearcher import DeepSearcher
# 初始化 Deep Searcher
config = {
'vector_db': 'milvus',
'embedding_model': 'bert'
}
searcher = DeepSearcher(config)
# 搜索企业内部数据
query = "企业数据搜索"
results = searcher.search(query)
print(results)
# 整合在线内容
online_results = searcher.integrate_online_content(query)
print(online_results)阅读剩余 72%
转载作品，原作者：，文章来源：https://www.aisharenet.com/shendusousuoqibie/
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