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DeepSearcher:结合 LLM 与向量数据库,隐私数据也能高精度分析

114 ℃

DeepSearcher结合了强大的LLM(如DeepSeekOpenAI等)和向量数据库(如Milvus等),通过将大模型与超级搜索、研究助理功能相结合,基于用户的隐私数据进行搜索、评估和推理,为用户提供高精度答案和综合报告。适用于企业知识管理、智能问答系统和信息检索等场景。

DeepSearcher:结合 LLM 与向量数据库,隐私数据也能高精度分析

DeepSearcher功能特点:

1. 多模型支持

– 多种LLM支持:支持DeepSeek官方版本、DeepSeek硅基流动、DeepSeek TogetherAI、OpenAI等大型语言模型,可根据需求选择合适的模型进行智能问答和内容生成。

– 多样嵌入模型支持:兼容Pymilvus中的内置模型、OpenAI Embedding、VoyageAI Embedding等多种嵌入模型,以实现更精准的向量表示和检索。

2. 数据处理能力

– 数据加载丰富:支持加载离线文档,如PDF、Markdown、TXT等,也能通过FireCrawl、JinaReader、Crawl4AI等获取在线文档。

– 私有数据利用:能最大化利用企业内部的私有数据,将其与大模型相结合,在保证数据安全的前提下,为用户提供更精准、更符合企业需求的答案。

– 矢量数据库管理:支持Milvus、Zilliz Cloud等矢量数据库,可对数据进行分区管理,实现海量数据的低延时离线搜索,充分发挥向量数据库在海量数据处理、多种索引参数配置、高可用性和资源弹性管理等方面的优势。

3. 智能交互功能

– 问题分析与多步骤推理:通过LLM对用户输入的问题进行分析,生成多个子问题,并确定每个问题涉及的数据集合,能够自主进行多步骤的推理和信息收集,类似人类研究员的工作方式。

– 内容判定与答案生成:向量数据库检索到相似信息后,将用户原始问题、子问题及其相似搜索结果交由大模型进行内容判定,大模型根据综合分析生成最终答案,确保答案的完整性和准确性。

4. 应用场景广泛

– 企业知识管理:帮助企业高效管理内部知识,员工可以快速检索和获取相关信息,提升工作效率和决策质量。

– 智能问答系统:可作为智能问答系统的核心组件,为用户提供准确、全面的答案,提升用户体验。

– 学术研究:学生和研究人员能利用它快速获取相关领域的深入资料,辅助论文写作和课题研究。

– 市场分析:企业可用于市场调研、竞争对手分析及产品比较等,为商业决策提供支持。

进入DeepSearcher项目Github网址

一款阿里旗下高效知识获取与创作神器的AI搜索助手——心流(iFlow)

一款DeepSeek公司推出的高性能推理模型预览版——DeepSeek-R1-Lite-Preview

一款基于纯强化学习训练的先进AI推理大语言模型——DeepSeek-R1-Zero

DeepSeek APP

DeepSeek Chat

标签: DeepSeek, OpenAI, RAG框架

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