Deep Search Lighting是什么？

Deep Search Lighting是一個輕量級、純Web搜索方案，專門為LLM設(shè)計，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、對模型要求高以及小模型難以使用工具等問題。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等多個搜索引擎，可以聚合搜索結(jié)果。

• 反射策略和可控評估：提供反射機(jī)制，讓模型可以自我評估搜索結(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 (MCP) 集成。

• 無需框架限制：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：簡化模型訓(xùn)練和測試流程。

• 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