MindSearch – 上海人工智能实验室推出的AI搜索框架

MindSearch是什么

MindSearch是上海人工智能实验室联合研发团队推出的开源AI搜索框架,结合了大规模信息搜集和整理能力。利用InternLM2.5 7B对话模型,MindSearch能在3分钟内从300多个网页中搜集有效信息,完成通常需要人类3小时的任务。采用多智能体框架模拟人类思维,先规划后搜索,提高了信息的准确性和完整性。项目已全栈开源,用户可以免费体验和本地部署。

MindSearch

MindSearch的主要功能

  • 复杂查询处理:将复杂的用户查询分解为多个更小的、可管理的子问题,以便更精确地搜索相关信息。
  • 动态图构建:通过构建有向无环图(DAG),模拟人类解决问题时的思维过程,逐步细化问题并探索解决方案。
  • 并行信息检索:基于多代理架构,实现多个子问题的并行搜索,提高信息检索的速度和效率。
  • 分层检索策略:WebSearcher采用从粗到细的检索策略,先广泛搜集信息,再选择最有价值的页面进行深入阅读和信息提取。
  • 上下文管理:在多代理系统中有效管理上下文信息,确保在信息检索和整合过程中保持信息的连贯性和完整性。
  • 响应生成:综合检索到的信息,生成准确、全面且深入的响应,以回答原始的复杂查询。
  • 性能提升:在封闭集和开放集问答任务中,通过上述功能显著提高回答的质量,包括深度和广度。
  • 人类偏好:生成的响应更符合人类的偏好,相比于其他AI搜索引擎,MindSearch提供的解答更受人类评估者的青睐。

MindSearch的技术原理

  • WebPlanner:作为高级规划器,负责将用户查询分解为多个子问题,并通过动态图构建过程(有向无环图,DAG)来模拟多步骤信息寻求的心智模型。
  • WebSearcher:执行分层信息检索,根据WebPlanner分配的子问题,从互联网上检索并汇总有价值的信息。
  • 多代理协作:WebPlanner和WebSearcher作为独立的代理,分别处理问题分解和信息检索任务,实现任务的并行处理和信息的有效整合。
  • 动态图构建:通过代码生成和执行,动态构建问题解决的逻辑图,使LLM能够逐步细化问题并检索相关信息。
  • 上下文管理:在多代理之间进行有效的上下文状态转移,确保在信息检索和整合过程中不丢失关键信息。
MindSearch

MindSearch的项目地址

MindSearch的应用场景

  • 学术研究:研究人员可以用MindSearch快速搜集和整理大量文献资料,以支持他们的研究工作。
  • 市场分析:企业可以用MindSearch搜集市场数据,分析竞争对手信息,以及监控行业趋势。
  • 新闻报道:新闻工作者可以用MindSearch来搜集新闻事件的背景信息,快速撰写报道。
  • 法律研究:法律专业人士可用MindSearch搜集相关法律条文、案例和判例,以辅助法律分析和案件准备。
  • 技术支持:技术支持团队可以用MindSearch快速找到解决技术问题的方法和步骤。
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