MindSearch （思·索）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（如 InternLM2.5-7b-chat）。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（思·索）模仿人类的思维方式来执行网络信息搜索和整合任务。MindSearch由两个主要部分组成：WebPlanner和WebSearcher，它们共同工作，以提高处理复杂查询的效率和准确性。例如，你需要解决一个复杂问题，比如“哪种类型的植物适合在阴凉环境中生长？”你可能需要在网上搜索很多次，访问多个网页，并整合这些信息来得到一个满意的答案。这个过程既耗时又费力。MindSearch就是为了简化这个过程而设计的。它使用大型语言模型（LLMs）和搜索引擎的组合，自动地执行这些搜索和整合任务。
- 项目主页：https://mindsearch.netlify.app
- GitHub：https://github.com/InternLM/MindSearch/blob/main/README_zh-CN.md
- Demo：https://mindsearch.openxlab.org.cn
主要功能
- 自动化搜索：MindSearch能够自动将用户查询分解为多个子问题，并通过网络搜索来找到答案。
- 信息整合：它能够处理和整合来自多个网页的信息，以提供全面的答案。
主要特点
- 多步骤信息搜索：MindSearch通过WebPlanner模拟人类思维，将问题分解为更小的子问题，并通过WebSearcher进行搜索。
- 动态图构建：WebPlanner将复杂问题解决过程建模为一个动态图构建过程，逐步扩展图以包含新的子问题和搜索结果。
- 多代理设计：MindSearch的多代理设计允许系统同时从多个网页获取信息，提高了处理速度和效率。
工作原理
- 用户查询：用户提出一个复杂的查询。
- 问题分解：WebPlanner将查询分解为多个原子子问题，并将它们表示为图中的节点。
- 搜索执行：WebSearcher根据每个子问题执行分层的网络搜索，并收集有价值的信息。
- 信息整合：WebPlanner根据WebSearcher收集的信息，逐步构建起完整的答案。
- 响应生成：一旦所有信息被收集，WebPlanner生成最终的响应。
具体应用场景
- 学术研究：研究人员可以使用MindSearch来快速找到和整合关于特定主题的大量信息。
- 市场分析：企业可以利用MindSearch来收集和分析市场趋势、竞争对手信息等，以制定商业策略。
- 新闻报道：记者可以使用MindSearch来深入研究新闻话题，收集背景信息和数据。
- 教育：学生和教师可以利用MindSearch来探索复杂的学术问题，获取详细的解释和分析。
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