MindSearch 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:
在深度、广度和生成响应的准确性三个方面,对 ChatGPT-Web、Perplexity.ai(Pro)和 MindSearch 的表现进行比较。评估结果基于 100 个由人类专家精心设计的现实问题,并由 5 位专家进行评分*。
pipinstall-rrequirements.txt
启动 FastAPI 服务器
python-mmindsearch.app--langen--model_formatinternlm_server
--lang: 模型的语言,en为英语,cn为中文。--model_format: 模型的格式。internlm_server为 InternLM2.5-7b-chat 本地服务器。gpt4为 GPT4。如果您想使用其他模型,请修改 models提供以下几种前端界面:
#安装Node.js和npm
#对于Ubuntu
sudoaptinstallnodejsnpm
#对于Windows
#从https://nodejs.org/zh-cn/download/prebuilt-installer下载
cdfrontend/React
npminstall
npmstart
更多细节请参考 React
pythonfrontend/mindsearch_gradio.py
streamlitrunfrontend/mindsearch_streamlit.py
pythonmindsearch/terminal.py
选择 InternStudio 算力平台 50% A100 的 cuda 12.2 的开发机,并使用ssh vscode 远程连接到开发机。
MindSearch(欢迎 Star):https://github.com/InternLM/MindSearch
激活环境
condaactivate/share/pre_envs/mindsearch
打开新终端运行以下命令启动推理后端,使用在“书生大模型实战营”入门岛中学到的方式使用 vscode 或者 ssh 将端口映射到本地 8002 端口。
condaactivate/share/pre_envs/mindsearch
cd/share/demo/MindSearchDuck
python-mmindsearch.app--langcn--model_formatinternstudio_server
再打开一个新终端运行以下命令启动前端,使用在“书生大模型实战营”入门岛中学到的方式使用 vscode 或者 ssh 将端口映射到本地 7860 端口。
condaactivate/share/pre_envs/mindsearch
cd/share/demo/MindSearchDuck
pythonrun.py
本地浏览器打开 http://localhost:7860 地址,开始 MindSearch 之旅。
激活环境
condaactivate/share/pre_envs/mindsearch
打开新终端运行以下命令启动推理后端,使用在“书生大模型实战营”入门岛中学到的方式使用 vscode 或者 ssh 将端口映射到本地 8002 端口。
exportBING_API_KEY='YOUBINGAPIKey'
condaactivate/share/pre_envs/mindsearch
cd/share/demo/MindSearchBing
python-mmindsearch.app--langcn--model_formatinternstudio_server
再打开一个新终端运行以下命令启动前端,使用在“书生大模型实战营”入门岛中学到的方式使用 vscode 或者 ssh 将端口映射到本地 7860 端口。
condaactivate/share/pre_envs/mindsearch
cd/share/demo/MindSearchBing
pythonrun.py
该项目按照 Apache 2.0 许可证 发行。
如果此项目对您的研究有帮助,请参考如下方式进行引用:
@misc{chen2024mindsearchmimickinghumanminds,
title={MindSearch:MimickingHumanMindsElicitsDeepAISearcher},
author={ZehuiChenandKuikunLiuandQiuchenWangandJiangningLiuandWenweiZhangandKaiChenandFengZhao},
year={2024},
eprint={2407.20183},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL},
url={https://arxiv.org/abs/2407.20183},
}| 欢迎光临 链载Ai (https://www.lianzai.com/) | Powered by Discuz! X3.5 |