在人工智能的浪潮中，搜索技术正经历着前所未有的革新。今天，我们要介绍的 MindSearch，是一个令人瞩目的开源 AI 搜索平台，它以其卓越的性能和灵活性，为用户打开了一扇通往知识海洋的大门。MindSearch 不仅能够与业界领先的 Perplexity.ai Pro 相媲美，更以其开放的架构，赋予了用户无限的自定义可能性。

MindSearch 允许用户轻松部署，无论是在个人项目中，还是在企业级的应用场景下，都能快速构建起一个专属的、高效的搜索工具。而这一切，都得益于 MindSearch 对包括 GPT、Claude 在内的闭源大型语言模型或 InternLM2.5-7b-chat 等开源模型的全面支持。

MindSearch 由两个主要部分组成：WebPlanner 和 WebSearcher。

• WebPlanner 负责将用户查询分解为多个子问题，并以动态图构建的方式进行多步信息寻求的建模。
• WebSearcher 则负责使用搜索引擎进行分层信息检索，并为 WebPlanner 收集有价值的信息。

MindSearch 能够在较短的时间内从超过 300 个网页中寻集和整合信息，这等同于人类专家工作 3 小时的认知负担。该框架基于 GPT-4o 或 InternLM2.5-7B 模型，并在开放集和闭合集问题解答（QA）任务上展现了显著的响应质量提升。

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MindSearch 主要特点

• 全面问题解答：MindSearch 能够通过搜索技术解决您在日常生活中遇到的各类疑问。
• 深入知识挖掘：它通过浏览数百个网页，为您提供更全面和深入的答案。
• 清晰的解决过程：MindSearch 展示其思考路径和搜索关键词，从而提升答案的可信度和实用性。
• 多样化用户界面：提供多种用户界面选项，包括 React、Gradio、Streamlit，以及本地调试支持，您可以根据需求选择最合适的界面类型。
• 动态图谱构建：MindSearch 将用户的查询拆解为子问题节点，并利用 WebSearcher 的搜索结果逐步构建和扩展知识图谱。

MindSearch 功能演示

MindSearch vs 其他 AI 搜索引擎

MindSearch 通过模仿人类思维过程，提出了一个简单而有效的 LLM 基础多智能体框架，它能够更好地解决复杂问题，并提高信息检索的深度和广度。

人类专家对开放式问答问题的主观评估结果。 在深度、广度和真实性方面，MindSearch 大幅领先于 ChatGPT-Web 和 Perplexity.ai Pro。

MindSearch 快速上手

1. 克隆项目

git clone https://github.com/InternLM/MindSearch.git

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

1. 启动 MindSearch API

python -m mindsearch.app --lang en --model_format internlm_server

1. 启动 MindSearch 用户界面

python frontend/mindsearch_gradio.py