Deep Research

前戏 今天我们用 DeepSearcher 体验下 Deep Research 的强大功能。 🌟 Deep-Searcher https://github.com/zilliztech/deep-searcher.git DeepSearcher 是一个开源的深度搜索工具, 旨在通过结合强大的语言模型（如 OpenAI、DeepSeek 等）和向量数据库, 在私有数据上进行高效搜索、评估和推理, 提供高精度的答案和综合报告。 🚀 功能特点 🔍 私有数据搜索：最大化利用企业内部数据, 同时确保数据安全。必要时可整合在线内容以提供更准确的答案。 📊 向量数据库管理：支持 Milvus 等向量数据库, 允许数据分区以提高检索效率。 🎨 灵活的嵌入选项：兼容多种嵌入模型, 可选择最优方案。 🌐 多语言模型支持：支持多种大型语言模型（LLM）, 如 DeepSeek、OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini 等。 📄 文档加载器：支持本地文件加载（如 PDF、TXT 等）, 并正在开发网页爬取功能。 🔗 RESTful API 接口：提供 API 接口, 方便与其他系统集成。 架构设计和代码结构 架构图如下: 代码结构分析: 📖 快速开始 准备 下载代码, 创建 Python 虚拟环境(推荐 Python 版本 >= 3.10) : git clone https://github.com/zilliztech/deep-searcher.git cd deep-searcher python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -e . 快速使用 部署 filecrawl [可选] https://github.com/mendableai/firecrawl ...

前戏 随着人工智能技术的飞速发展, 大语言模型（LLM）逐渐成为研究和应用的热点。从最初的检索增强生成（RAG）技术到如今的深度研究（Deep Research）, LLM 技术经历了多次重要的迭代与演进。本文将带您一探究竟, 回顾这一技术的发展历程。 RAG 技术的兴起与发展 RAG 的起源与原理 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术最早于 2021 年被提出。 RAG 的核心思想, 是通过检索外部知识库中的相关信息, 增强语言模型的生成能力。RAG 技术的出现, 为 LLM 的发展奠定了重要的基础, 一定程度上解决了大模型由于私域知识不足, 往往胡编乱造的现象。 RAG 的范式演变 最初, RAG 主要被用于 LLM 的预训练阶段, 随后逐渐扩展到微调与推理任务。 2024 年, RAG 技术出现了多种新的范式: Naive RAG: 最基础的检索增强生成方法, 直接将检索到的信息与模型输入结合。 Advanced RAG: 引入更复杂的检索策略和生成机制, 提升模型性能。 Modular RAG: 将 RAG 系统模块化, 使其更灵活地适应不同任务。 Graph RAG: 融合知识图谱, 进一步增强模型对知识的结构化理解和推理能力。 Agentic RAG: 作为最新的范式, Agentic RAG 通过集成自主 AI 代理, 实现了动态管理检索策略、迭代细化上下文理解, 并适应性地调整工作流程。 LLM 技术的快速迭代 模型架构的创新 随着 RAG 技术的不断发展, LLM 本身也在架构上进行了多次创新。例如, DeepSeek-V3 采用了基于 MoE（Mixture of Experts）架构的设计, 总参数量达到 671B。这种架构通过激活部分参数, 既提升了模型性能, 又降低了计算成本。此外, DeepSeek-V3 还引入了无辅助损失的负载均衡策略和多 token 预测训练目标, 进一步优化了模型的训练效率。 ...