随着AI技术的飞速发展，搜索引擎领域也迎来了新的变革。继 OpenAI 发布 SearchGPT 之后，国内也涌现出一批优秀的AI搜索引擎，其中，由中科大和上海人工智能实验室联合研发的 MindSearch（思·索）尤为引人注目。这款开源AI搜索引擎，不仅性能媲美Perplexity.ai Pro，更重要的是，它跳脱了传统搜索引擎的窠臼，不再仅仅依赖关键词匹配，而是模拟人类的思维过程，深度理解用户的搜索意图，并提供更精准、更全面的搜索结果。这款开源AI搜索引擎的出现，无疑为我们打开了一扇通往未来搜索引擎的大门。MindSearch vs 传统搜索引擎：一场思维方式的革新
试想一下，当你想要了解“量子计算的应用”时，传统的搜索引擎会提供给你什么？大概率是大量关于量子计算基本概念的网页，需要你花费大量时间自行筛选出关于应用的内容。而 MindSearch 则截然不同，它会像人类一样思考，分析你的问题，并直接呈现量子计算在各个领域的应用案例和深入分析，让你快速精准地获取所需信息。这种革命性的改变源于 MindSearch 独特的多智能体框架。它不再仅仅关注关键词，而是会分析问题的上下文，并结合知识图谱等技术，深度理解用户的搜索意图，提供更精准、更全面的搜索结果。MindSearch的优势：深度、广度、准确性兼备相比于传统的搜索引擎，MindSearch 的优势在于：- 深度知识探索： MindSearch 能够浏览数百个网页，提供更广泛、更深层次的答案，帮助用户深入了解某个主题。
- 透明的解决方案路径： MindSearch 会展示其思考路径和搜索关键词等详细信息，提高了搜索结果的可信度和可用性。
- 多种用户界面： MindSearch 提供React、Gradio、Streamlit和本地调试等多种用户界面，方便用户根据自己的需求进行选择。
- 动态图构建： MindSearch 能够将用户查询分解为图中的子问题节点，并根据WebSearcher的搜索结果逐步扩展图，实现更灵活的搜索策略。
MindSearch vs 其他AI搜索引擎：更深度、更透明、更开放
与 ChatGPT-Web、Perplexity.ai（Pro）等 AI 搜索引擎相比，MindSearch 在深度、透明度和开放性方面更胜一筹：- 更深度： MindSearch 的多智能体框架能够进行更深层次的推理和分析，提供更深入的知识探索。
- 更透明： MindSearch 会展示其思考路径和搜索关键词等详细信息，提高了搜索结果的可信度和可用性。
- 更开放： MindSearch 是开源的，这意味着开发者可以参与贡献，共同推动其发展，这对于 AI 搜索引擎技术的进步和生态建设具有重要意义。
为了更直观地展现 MindSearch 的优势，我们用 100 个由人类专家精心设计的现实问题，对 ChatGPT-Web、Perplexity.ai（Pro）和 MindSearch 的表现进行了评估，并由 5 位专家进行评分，结果如下:MindSearch的“思考”之道：多智能体框架，模拟人类认知
MindSearch 的核心竞争力在于其创新的多智能体框架，它包含 WebPlanner 和 WebSearcher 两个关键组件，分别扮演着“思考者”和“执行者”的角色，就如同人类大脑中多个功能区域协同工作。突破传统搜索引擎的局限，WebPlanner 赋予 MindSearch “思考”的能力
传统的搜索引擎，就像一个只会机械地执行命令的“机器人”，只能根据用户输入的关键词进行匹配，无法理解用户的深层需求。而 MindSearch 的 WebPlanner 则更像一位经验丰富的“侦探”，它能够将用户提出的复杂问题分解成多个子问题，并构建一张清晰的“搜索地图”——有向无环图（DAG），来引导搜索引擎找到最佳答案。- 理解逻辑关系，构建“搜索地图”： WebPlanner 能够理解用户问题中各个关键词之间的逻辑关系，并将这些关系转化为 DAG 图中的节点和边。每个节点代表一个独立的搜索任务，而边则代表节点之间的逻辑和推理关系。通过构建 DAG 图，WebPlanner 能够清晰地展现解决问题的思路，并引导搜索引擎沿着正确的路径前进。
- 利用 LLM 的代码能力，动态调整搜索策略： WebPlanner 不仅能够构建静态的 DAG 图，还能够根据搜索结果动态调整搜索策略。它利用大型语言模型 (LLM) 强大的代码生成能力，编写代码来与 DAG 图进行交互，例如添加新的节点或边。这样，WebPlanner 就可以根据新的信息不断完善搜索策略，确保最终找到最优解。
- 并行处理，提高搜索效率： 由于 DAG 图中的节点之间存在依赖关系，WebPlanner 可以将这些节点分配给 WebSearcher 并行处理，从而大大提高信息收集的速度。
- 接收用户问题： WebPlanner 接收用户提出的问题。
- 构建初始 DAG 图： WebPlanner 根据对问题的理解，构建初始的 DAG 图，并将起始节点设置为用户的问题。
- 启动 WebSearcher 进行搜索： WebPlanner 启动 WebSearcher，根据 DAG 图中的节点进行搜索。
- 根据搜索结果，动态调整 DAG 图： WebPlanner 根据 WebSearcher 返回的搜索结果，动态调整 DAG 图，例如添加新的节点或边。
- 重复步骤 3 和 4，直到找到最终答案： WebPlanner 不断重复步骤 3 和 4，直到找到最终答案。
- 添加结束节点，输出最终答案： 找到最终答案后，WebPlanner 将添加结束节点，并将最终答案输出给用户。
WebPlanner 就像 MindSearch 的“大脑”，它能够像人类一样思考，理解用户的搜索意图，并制定最佳的搜索策略，从而帮助用户更快、更准确地找到所需的信息。如果说 WebPlanner 是 MindSearch 的“大脑”，负责思考和制定搜索策略，那么 WebSearcher 就像它的“千里眼”，能够在互联网的汪洋大海中精准锁定关键信息，为用户提供最 relevant 的答案。海量信息，如何高效检索？WebSearcher 的分层检索策略
面对互联网上浩如烟海的信息，即使是强大的大型语言模型 (LLM) 也无法一下子处理完所有的页面。为了解决这个问题，MindSearch 的研发团队设计了一种巧妙的策略——分层检索，并将其应用于 WebSearcher。- 接收 WebPlanner 分配的任务： WebSearcher 接收 WebPlanner 分配的搜索任务，例如搜索“量子计算的应用”。
- 生成多个类似的搜索问题： 为了扩大搜索范围，WebSearcher 会根据 WebPlanner 分配的任务，生成多个类似的搜索问题，例如“量子计算的应用场景”、“量子计算的实际应用案例”等。
- 调用多个搜索引擎 API： WebSearcher 会调用多个搜索引擎的 API，例如 Google、Bing 和 DuckDuckGo，并使用生成的多个搜索问题进行查询。
- 获取关键信息： WebSearcher 会从搜索引擎返回的结果中获取关键信息，例如网页链接、标题和摘要等。
- 筛选重要网页： WebSearcher 会根据关键信息，筛选出最重要的网页，例如排名靠前、内容相关的网页。
- 深度阅读，提炼关键信息： WebSearcher 会深度阅读筛选出来的重要网页，并提炼出关键信息。
- 汇总信息，返回给 WebPlanner： WebSearcher 将提炼出来的关键信息汇总，并返回给 WebPlanner。
WebSearcher 的分层检索策略，就像一位经验丰富的“情报员”，先进行广泛的调查，收集大量的线索，然后再进行精细的分析，筛选出最有价值的信息。- 高效检索： 分层检索策略能够帮助 WebSearcher 快速锁定关键信息，避免在海量信息中迷失方向。
- 全面覆盖： 通过调用多个搜索引擎 API，WebSearcher 能够覆盖更广泛的信息来源，确保搜索结果的全面性。
- 精准筛选： WebSearcher 能够根据关键信息，精准筛选出最重要的网页，避免浪费时间阅读 irrelevant 的内容。
WebSearcher 是 MindSearch 的“千里眼”，它能够精准锁定关键信息，为用户提供最 relevant 的答案。它与 WebPlanner 密切配合，共同构成了 MindSearch 的核心竞争力，使其能够像人类一样思考，深度理解用户的搜索意图，并提供更精准、更全面的搜索结果。MindSearch的“超能力”：3分钟“翻阅”300页，效率远超人类专家！
MindSearch的效率令人惊叹！它能够在短短3分钟内完成300多页信息的搜集和整合，这可是人类专家需要花费3小时才能完成的工作！这意味着，你可以更快地获取所需信息，节省宝贵的时间和精力。试想一下，当你需要了解某个领域的最新研究成果时，MindSearch能够迅速帮你搜集整理数百篇论文，并提炼出关键信息，让你在短时间内掌握该领域的最新动态。MindSearch的“魅力”：深度知识探索，开启智能搜索新时代！
MindSearch不仅能够快速找到你所需的信息，更能够帮助你深入探索某个主题，了解其背后的知识体系。它就像一位博学的导师，带领你进入知识的殿堂，开启智能搜索新时代！例如，当你想要了解“量子计算”这个领域时，MindSearch不仅会为你提供相关的网页链接，还会帮你梳理量子计算的发展历程、核心概念、应用领域以及未来发展趋势，让你对量子计算有一个全面的了解。MindSearch的“开放”：开源共享，共创AI搜索新未来！
MindSearch已开源，这意味着开发者可以参与贡献，共同推动其发展。这种开放的姿态，不仅体现了研发团队的自信，也为AI搜索引擎的未来发展指明了方向。我们相信，在开源社区的共同努力下，MindSearch将会不断进化，解决当前存在的局限性，例如信息幻觉和搜索引擎偏见等问题。同时，MindSearch也将探索更多信息源，为用户提供更全面、更可靠的搜索体验。MindSearch的未来：无限可能，值得期待！
MindSearch的出现，预示着AI搜索引擎将进入一个全新的时代。它不再仅仅是信息的搬运工，而是能够真正理解用户需求，并提供个性化、智能化的搜索体验。我们有理由相信，在未来，MindSearch将会成为我们探索知识、获取信息的重要工具，引领我们进入一个更加智能化的未来！MindSearch的意义：不止于搜索，更在于思考
MindSearch的出现，不仅仅是一款新的搜索引擎的诞生，更是一场关于“思考”的革命。它让我们看到了AI的无限可能，也让我们对未来充满了期待。让我们一起期待MindSearch在未来的发展，期待它为我们带来更多惊喜！MindSearch快速部署
值得一提的是，MindSearch 已于 7 月初正式开源！上海人工智能实验室慷慨地分享了搭载 MindSearch 架构的 InternLM2.5-7B-Chat 模型及完整的前后端代码，为广大开发者和研究者提供了宝贵的学习和实践机会。- 在线 Demo： 无需下载安装，点击链接即可体验 MindSearch 的强大功能：https://mindsearch.openxlab.org.cn/
技术爱好者：本地部署，定制专属 MindSearch！- 开源代码：https://github.com/InternLM/mindsearch
- 基于智能体框架 Lagent，MindSearch 的本地部署也非常简单：
1、在 GitHub 下载 MindSearch 仓库。
python -m mindsearch.app --lang en --model_format internlm_server
3、一键启动多种前端：
# Install Node.js and npm
# for Ubuntu
sudo apt install nodejs npm
# for windows
# download from https://nodejs.org/zh-cn/download/prebuilt-installer
# Install dependencies
cd frontend/React
npm install
npm start
总结
MindSearch 是一款极具潜力的开源 AI 搜索引擎，它模拟了人类的思维过程，实现了深度知识探索，为用户带来了更精准、更全面的搜索体验。相信在未来，MindSearch 将会在 AI 搜索领域发挥更大的作用，引领搜索引擎进入一个全新的智能化时代。
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