Deep Search Lighting:輕量級(jí)、純WebLLM搜索方案
Deep Search Lighting是什么?
Deep Search Lighting是一個(gè)輕量級(jí)、純Web搜索方案,專門為L(zhǎng)LM設(shè)計(jì),目的是解決傳統(tǒng)Web搜索方案的局限性,例如搜索結(jié)果質(zhì)量不高、反射效果不佳、對(duì)模型要求高以及小模型難以使用工具等問(wèn)題。其核心特點(diǎn)包括支持多種搜索引擎(如 Baidu、DuckDuckGo 等)進(jìn)行結(jié)果聚合、提供自我評(píng)估的反射策略、支持自定義搜索流程、兼容 OpenAI 風(fēng)格 API,便于集成,且開發(fā)者可以方便地進(jìn)行修改與定制。此外,它還內(nèi)置 MCP 服務(wù)器支持,無(wú)框架限制,具備調(diào)節(jié)深度參數(shù)以平衡速度和結(jié)果質(zhì)量,適用于小型模型的使用。

Deep Search Lighting核心特點(diǎn)
多引擎聚合搜索:支持Baidu、DuckDuckGo、Bocha和Tavily等多個(gè)搜索引擎,可以聚合搜索結(jié)果。
反射策略和可控評(píng)估:提供反射機(jī)制,讓模型可以自我評(píng)估搜索結(jié)果的質(zhì)量。
自定義Pipeline:適用于所有LLM模型,可以自定義搜索流程。
OpenAI風(fēng)格API兼容性:易于集成到現(xiàn)有的LLM應(yīng)用中。
純模型源碼:方便開發(fā)者進(jìn)行修改和定制。
內(nèi)置MCP服務(wù)器支持:支持與模型控制平臺(tái) (MCP) 集成。
無(wú)需框架限制:可以靈活地嵌入到任何LLM框架中。
速度和結(jié)果平衡:通過(guò)可調(diào)節(jié)的深度參數(shù),平衡搜索速度和結(jié)果質(zhì)量。
小模型友好:即使是較小的模型也能有效使用。
Deep Search Lighting技術(shù)框架
PyTorch:用于構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。
Lightning:簡(jiǎn)化模型訓(xùn)練和測(cè)試流程。
Scikit-learn:提供數(shù)據(jù)挖掘和分析工具。
Pandas:用于數(shù)據(jù)處理和清洗。

項(xiàng)目鏈接
Github:https://github.com/positive666/deep_search_lightning
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