MindSearch

MindSearch是由上海人工智能实验室联合研发团队推出的一款开源AI搜索框架，旨在通过强大的信息收集和整理能力，显著提高信息检索的效率。该系统利用InternLM2.5 7B对话模型，能够在短短3分钟内从300多个网页中提取有效信息，完成通常需要人类3小时的工作。其创新的多智能体框架模拟人类思维，先进行规划再进行搜索，从而提升了信息的准确性和完整性。

MindSearch是什么

MindSearch是一款由上海人工智能实验室联合研发的开源AI搜索框架，具备强大的信息收集和整理能力。借助InternLM2.5 7B对话模型，MindSearch能够在3分钟内从300多个网页中提取有效信息，完成通常需要人类3小时的任务。该系统采用多智能体框架，模拟人类思维，先进行规划，再进行搜索，从而提高信息的准确性和完整性。项目已经全面开源，用户可以免费体验并进行本地部署。

MindSearch的主要功能

• 复杂查询处理：将用户的复杂查询分解为多个小的可管理子问题，以实现更精准的信息搜索。
• 动态图构建：通过构建有向无环图（DAG），模拟人类解决问题时的思维过程，逐步细化问题并探索解决方案。
• 并行信息检索：基于多代理架构，支持多个子问题的并行搜索，提高信息检索的速度和效率。
• 分层检索策略：WebSearcher采用从粗到细的检索策略，先广泛收集信息，再选择最有价值的页面进行深入阅读和信息提取。
• 上下文管理：在多代理系统中有效管理上下文信息，确保信息检索和整合过程中的连贯性和完整性。
• 响应生成：综合检索到的信息，生成准确、全面且深入的响应，以回答复杂查询。
• 性能提升：在封闭集和开放集问答任务中，通过上述功能显著提高回答的质量，包括深度和广度。
• 人类偏好：生成的响应更符合人类的偏好，相较于其他AI搜索引擎，MindSearch提供的解答更受人类评估者的青睐。

MindSearch的技术原理

• WebPlanner：作为高级规划器，负责将用户查询分解为多个子问题，并通过动态图构建过程来模拟多步骤信息寻求的心智模型。
• WebSearcher：执行分层信息检索，根据WebPlanner分配的子问题，从互联网上检索并汇总有价值的信息。
• 多代理协作：WebPlanner和WebSearcher作为独立的代理，分别处理问题分解和信息检索任务，实现任务的并行处理和信息的有效整合。
• 动态图构建：通过代码生成和执行，动态构建问题解决的逻辑图，使大型语言模型能够逐步细化问题并检索相关信息。
• 上下文管理：在多代理之间进行有效的上下文状态转移，确保在信息检索和整合过程中不丢失关键信息。

MindSearch的项目地址

• 项目官网：https://mindsearch.netlify.app/
• 在线Demo：https://mindsearch.openxlab.org.cn/
• GitHub仓库：https://github.com/InternLM/mindsearch
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/abs/2407.20183

MindSearch的应用场景

• 学术研究：研究人员可以借助MindSearch快速搜集和整理大量文献资料，以支持其研究工作。
• 市场分析：企业可利用MindSearch收集市场数据，分析竞争对手信息，以及监控行业趋势。
• 新闻报道：新闻从业者可以使用MindSearch搜集新闻事件的背景信息，从而快速撰写报道。
• 法律研究：法律专业人士可借助MindSearch搜集相关法律条文、案例及判例，以辅助法律分析和案件准备。
• 技术支持：技术支持团队可以使用MindSearch迅速找到解决技术问题的方法和步骤。

常见问题

• MindSearch是免费的吗？ 是的，MindSearch是完全开源的，用户可以免费使用和本地部署。
• 如何使用MindSearch进行信息检索？ 用户可以通过项目官网或在线Demo进行体验，输入查询信息即可获取结果。
• MindSearch支持哪些类型的查询？ MindSearch支持复杂的自然语言查询，可以有效处理多种信息检索需求。
• 有哪些技术背景支持MindSearch？ MindSearch基于InternLM2.5 7B对话模型，结合多智能体协作和动态图构建技术。