在信息呈指数级增长的当下，传统搜索引擎在应对复杂信息需求时渐显乏力。MindSearch 这款由上海人工智能实验室开发的开源 AI 搜索引擎框架应运而生，犹如一盏明灯，为我们在信息的浩瀚海洋中精准导航，开启智能搜索新时代。
一、MindSearch概述
MindSearch 以开源之姿，向全球开发者与研究者敞开大门。其性能卓越，可与 Perplexity.ai Pro 分庭抗礼，尤其擅长处理长上下文信息，能对超 300 个网页深入剖析整合。它突破传统搜索引擎局限，模拟人类思维搜索信息，深度理解用户意图，经复杂推理与信息融合，给予用户更有深度、广度与相关性的答案，为构建智能高效信息检索生态注入强大动力。
二、技术原理
1、WebPlanner：智能规划中枢
WebPlanner 是 MindSearch 的智慧大脑，它把搜索任务构建成有向无环图（DAG）。接收用户问题后，凭借语言模型代码生成能力，用预定义原子代码函数拆解问题为子问题节点，勾勒出问题解决框架。在搜索进程中，依据 WebSearcher 反馈，灵活延展与细化此图，动态调整策略，引领系统精准挖掘信息。比如面对“人工智能在医疗影像诊断中的应用现状与挑战”的问题，它会拆解出医疗影像类型、人工智能算法应用实例、面临的数据隐私与解读准确性等子问题，为全面解答铺设道路。
2、WebSearcher：信息挖掘尖兵
WebSearcher 则勇当信息挖掘先锋。采用粗到细策略，先优化查询关键词提升精度，聚合海量搜索内容剔除冗余，精准筛选关键页面，再深度总结提炼。借助语言模型理解与整合碎片化信息，将其转化为逻辑连贯的知识模块。以搜索“新能源汽车电池技术突破”为例，它能迅速从科研机构报告、行业新闻、企业官网等资源里，筛选出电池能量密度提升、充电速度加快等关键信息并整理呈现。
三、功能特点
1、深度知识萃取
MindSearch 可深入挖掘众多网页，为用户呈现深度知识。无论是探索古老文明奥秘，还是追踪前沿科技动态，它都能从海量网络资源中梳理脉络。如查询“宇宙暗物质研究进展”，它不仅提供基础概念，还能汇总最新观测数据、理论模型以及全球科研团队的阶段性成果，助用户构建系统知识体系。
2、搜索路径透明化
区别于传统搜索引擎，MindSearch 向用户展示思考路径、搜索关键词与信息整合流程。用户查询“法律条文释义”时，除答案外，还能知晓其从法律数据库、专业论坛及案例分析中筛选整合信息的过程，增强信任度的同时，便于用户深入学习研究，提升相关知识水平。
3、多界面适配
考虑到不同用户需求，MindSearch 提供 React、Gradio、Streamlit 和本地调试等多种界面。开发者可借 React 界面将其融入 Web 应用；普通用户则可通过 Gradio 或 Streamlit 界面便捷查询，无需复杂编程与环境配置，降低使用门槛，提升用户体验。
4、动态图构建机制
其动态图构建功能可依用户查询生成子问题节点，依据搜索结果实时拓展。面对热点话题如“社交媒体对青少年心理健康的影响”，能及时结合新研究、新事件更新搜索图，灵活调整方向，确保提供最新最相关信息。
四、应用场景
1、学术研究好帮手
在学术领域，MindSearch 为研究者大幅缩短信息收集时间。如历史学者研究特定历史时期文化交流，它可整合古籍文献、考古报告、学术论文等资源，梳理交流脉络与重要事件，助力学者快速定位关键信息，明确研究方向，提高研究效率。
2、创作灵感启发器
对于创作者，MindSearch 是灵感源泉。文案撰写者创作旅游文案时，可搜索目的地特色美食、小众景点、民俗风情等素材，经整合加工成引人入胜的文案。影视编剧创作科幻剧本时，能从中获取新颖科幻概念、未来场景设定等灵感素材，丰富创作内容。
3、商业决策指南针
商业领域中，企业可利用 MindSearch 监测市场趋势、分析竞品动态、洞察消费者需求。例如餐饮企业制定新品策略时，可搜索市场流行食材、竞品热门菜品、消费者口味偏好等信息，综合研判后推出契合市场需求的新品，增强市场竞争力。
五、快速使用
1、依赖安装
首先，确保你的系统已经安装了Python环境（推荐Python 3.8及以上版本）。然后，在命令行中进入MindSearch项目的根目录，执行以下命令安装所需的依赖项： pipinstall-rrequirements.txt 这一步骤将自动下载并安装MindSearch运行所需的各种Python库和模块，为后续的启动和使用做好准备。
2、启动MindSearch API
在依赖安装完成后，就可以启动MindSearch API了。使用以下命令启动FastAPI服务器： python-mmindsearch.app--langen--model_formatinternlm_server--search_engineDuckDuckGoSearch 在这里，你可以根据实际需求对参数进行调整：
`--lang`：用于指定模型的语言，例如`en`表示英语，`cn`表示中文。请根据你期望的输入语言和搜索结果语言进行选择。
`--model_format`：指定模型的格式，如`internlm_server`表示使用InternLM2.5 - 7b - chat本地服务器模型；若你想使用其他模型，例如GPT4，则需要将其修改为`gpt4`，同时确保你已经正确配置了相应模型的访问和使用权限。
`--search_engine`：用于选择搜索引擎，MindSearch支持多种搜索引擎，如 `DuckDuckGoSearch`（DuckDuckGo搜索引擎）、`BingSearch`（Bing搜索引擎）、`BraveSearch`（Brave搜索引擎）、`GoogleSearch`（Google Serper搜索引擎）、`TencentSearch`（Tencent搜索引擎）等。如果选择除DuckDuckGo和Tencent以外的网页搜索引擎，你需要将对应的API密钥设置为`WEB_SEARCH_API_KEY`环境变量；若使用Tencent搜索引擎，还需要额外设置`TENCENT_SEARCH_SECRET_ID`和`TENCENT_SEARCH_SECRET_KEY`。
3、启动MindSearch前端
MindSearch提供了多种前端界面供用户选择，以下是不同前端界面的启动方式：
3.1 React
1. 首先，需要配置Vite的API代理，指定实际后端URL。假设后端服务器运行在本地`127.0.0.1`的`8002`端口（请根据实际情况修改），执行以下命令： HOST="127.0.0.1" ORT=8002sed-i-r"s/target:\s*\"\"/target:\"${HOST} {PORT}\"/"frontend/React/vite.config.ts 2. 确保你的系统已经安装了Node.js和npm。对于Ubuntu系统，可以使用以下命令安装： 对于Windows系统，你需要从[Node.js官方网站](https://nodejs.org/zh-cn/download/prebuilt-installer)下载并安装适合你系统的Node.js版本。
3. 进入`frontend/React`目录，执行以下命令安装项目依赖并启动React前端： cdfrontend/Reactnpminstallnpmstart 3.2 Gradio
在命令行中执行以下命令启动Gradio前端： pythonfrontend/mindsearch_gradio.py 3.3 Streamlit
使用以下命令启动Streamlit前端： streamlitrunfrontend/mindsearch_streamlit.py 3、本地调试
如果你希望在本地进行调试，可以使用以下命令： pythonmindsearch/terminal.py 通过本地调试，你可以更方便地检查和优化MindSearch在你本地环境中的运行情况，查看详细的日志信息，以便及时发现和解决可能出现的问题。
结语
MindSearch 以其独特技术、丰富功能与多元应用场景，在信息检索领域掀起创新浪潮。它提升用户信息获取效率与质量，为开发者搭建创新平台，推动 AI 搜索引擎技术发展。于学术、创作、商业等多领域皆具巨大潜力与价值。相信在未来，MindSearch 将持续进化，助力我们更高效探索知识宇宙，畅享智能信息检索新体验。
项目地址
官方网站：https://mindsearch.netlify.app/ 代码仓库：https://github.com/InternLM/MindSearch | 
