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大规模LLM驱动互联网检索引擎的实验性架构

DeepSeek互联网检索引擎研究代理安装Github开源项目

该项目引入了一种基于LLM的大规模互联网检索引擎的实验性架构，与传统的答案引擎不同，它旨在处理大量来源，收集综合实体列表。项目展示了检索代理通过计划、搜索、提取和丰富等步骤生成包含信任评分的详细表格。该架构的亮点在于其高效的令牌使用和广泛的数据处理能力，适用于需要深入检索和详细信息的场景。用户可以访问示例结果，深入了解其架构特点和潜在改进空间。

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介绍相关项目
DeepSeek - 大模型与API服务
AI助手AI对话AI工具API价格DeepSeek-V2人工智能开源模型模型排名热门
DeepSeek，一个高级AI平台，通过其大规模模型DeepSeek-V2，在主要AI排行榜如AlignBench和MT-Bench中获得高分，提供数学、编程和推理的精确解决方案。以竞争力的API定价，支持128K上下文长度和多语言，是开发者和研究者的优选。
agent-search - 提升搜索代理与本地搜索能力的先进框架
AgentSearchGithubLLM技术信息检索定制搜索开源项目搜索引擎
AgentSearch是一个创新框架，通过结合多家提供商的LLM技术与搜索引擎，增强搜索代理性能。支持搜索结果总结、查询生成与深度检索，还能部署个性化本地搜索解决方案，提供多样的API接入选项。
DeepSeek-LLM - 多语言大模型展现卓越编码与数学能力
DeepSeek LLMGithub人工智能开源开源项目自然语言处理语言模型
DeepSeek LLM是一个包含67亿参数的先进语言模型,经过2万亿英文和中文token的训练。该模型在推理、编码、数学和中文理解等方面表现优异,超越多个同类模型。其67B Chat版本在编码和数学方面尤为出色,在HumanEval和GSM8K等基准测试中名列前茅。项目开源了7B和67B的base与chat版本,可用于学术和商业研究。
DeepSeek-VL - 高性能开源视觉语言模型 多模态理解与复杂场景应用
DeepSeek-VLGithub人工智能多模态理解开源开源项目视觉语言模型
DeepSeek-VL是一个开源视觉语言模型，为实际应用场景而设计。它能处理逻辑图表、网页、公式、科学文献、自然图像等，并在复杂场景中展现智能。模型提供1.3B和7B两种参数规模，支持基础和对话应用，可用于学术研究和商业用途。DeepSeek-VL采用MIT许可证，为研究人员和开发者提供了强大的视觉语言处理工具。
DeepSeek-V2 - 兼顾效率与经济性的大规模混合专家语言模型
DeepSeek-V2Github大语言模型开源项目混合专家模型自然语言处理预训练模型
DeepSeek-V2是一款基于专家混合(MoE)架构的大规模语言模型,总参数量达2360亿,每个token激活210亿参数。相较于DeepSeek 67B,该模型在提升性能的同时,显著降低了训练成本和推理资源消耗。DeepSeek-V2在多项标准基准测试和开放式生成任务中表现优异,展现了其在多领域的应用潜力。
awesome-deepseek-integration - DeepSeek API集成项目汇总
AI应用API集成DeepSeekGithub开源开源项目插件
该项目收录了多种集成DeepSeek API的应用程序、框架和插件，形式包括桌面客户端、移动应用、浏览器扩展和IDE插件等。涉及领域广泛，如聊天、翻译和代码辅助。这些工具让用户能在不同场景中轻松使用DeepSeek的AI功能，提高工作效率。项目不断更新，为开发者和用户提供多样化的DeepSeek API集成选择。
MindSearch - 开源AI搜索引擎框架，支持深度知识探索
AI搜索引擎GithubMindSearch人类偏好开源框架开源项目知识发现
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。
ai-powered-search - 现代搜索引擎的AI驱动技术实践
AI搜索引擎Apache SolrGithub开源项目机器学习自然语言处理语义搜索
AI-Powered Search项目展示了现代搜索引擎的AI驱动技术，包括语义搜索、检索增强生成和个性化搜索等。项目基于Python和PySpark开发，支持多种搜索引擎和向量数据库。通过Docker容器和Jupyter Notebooks，开发者可以实践《AI-Powered Search》一书中的代码示例，深入学习构建智能搜索引擎的先进技术。
SearchEngine - 现代搜索引擎技术的核心原理与实践指南
Github召回开源项目排序搜索引擎查询词处理相关性
该项目系统地介绍搜索引擎核心技术，包括基础概念、相关性评估、查询处理、召回策略和排序算法。内容涵盖BERT模型在相关性判断中的应用，以及查询词处理和推荐系统的优化方法。项目详细讲解了倒排索引、向量召回、BERT模型应用等关键技术，并探讨了查询词分词、意图识别、排序模型训练等实际问题。通过幻灯片和视频资源，为开发者和研究人员提供搜索引擎技术的深入学习材料，这些内容对于理解和实现现代搜索引擎至关重要。
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
DuckDuckGoGithubLLM_Web_searchOkapi BM25SPLADEtext-generation-webui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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