LLM_Web_search

增强本地LLM的网页搜索功能，结合DuckDuckGo和多种关键词提取技术

LLM_Web_search text-generation-webui Okapi BM25 SPLADE DuckDuckGo Github 开源项目

本项目通过特定指令增强本地LLM的网页搜索能力，使用duckduckgo-search进行搜索，并使用LangChain的上下文压缩和Okapi BM25（或SPLADE）技术提取相关信息并添加至模型输出中。支持自定义正则表达式和网页信息读取，推荐使用Llama-3-8B-instruct模型以实现高效搜索与信息提取。提供多种搜索后端与关键词检索器选项，提高兼容性和适用性。

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本文深入探讨检索增强大语言模型（Retrieval Augmented LLM）的核心要素、工作原理及实践应用。通过结合外部信息源，该技术显著提高了模型在处理时效性强的数据、保护私有信息及应对长尾知识挑战方面的能力。文章还评估了在实际场景中该技术的效果，提供了一个关于如何有效利用检索增强大语言模型的全面视角。

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本项目提供完整的LLM开发资料与代码示例，涵盖llamaindex、LangChain、Chroma和Pinecone等接口。通过YouTube上的LangChain教程，该项目可帮助开发者在约8小时内掌握核心概念，并获得每节课程对应的代码。适合希望从零开始自定义学习路径的开发者。项目已集成最新版本的LlamaIndex（0.6.31）和LangChain（0.0.209），确保与最新库的兼容性。

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MindSearch是一个开源的AI搜索引擎框架，支持Perplexity.ai Pro性能。用户可以使用GPT、Claude等闭源LLM或InternLM2.5-7b-chat等开源LLM，轻松部署类似Perplexity.ai风格的搜索引擎。MindSearch能够解决各种问题，通过浏览数百个网页提供深入的知识，并优化用户界面体验。它通过动态图构建过程，将用户查询分解为多个子问题，逐步扩展搜索图，显著提高响应的深度、广度和准确性。

search_with_ai - 构建基于对话的AI搜索系统，集成多种搜索引擎与语言模型

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