本地环境优化方案
要优化OpenDeepSearch在本地环境中的搜索速度，可从以下几个层面入手：
基础配置优化
- 确保使用Python 3.10+版本，旧版本可能影响性能
- 推荐在虚拟环境中运行，避免依赖冲突
- 定期更新依赖库：
pip install --upgrade -r requirements.txt
API和模型调优
- 对于简单查询，使用轻量级模型如
google/gemini-2.0-flash-001 - 合理配置API调用超时时间，避免等待过长
- 在本地缓存常用查询结果，减少重复计算
代码级优化
- 限制深度搜索的范围和深度
- 对于批量查询，使用异步处理机制
- 关闭不必要的日志输出以减少I/O开销
关键工具和技术
- utilization
cProfile分析性能瓶颈 - 考虑安装加速库如
numbamaybenumpy - 对于长期运行的服务，可采用Docker容器化部署
通过以上方法，可以在保持智能搜索质量的同时显著提升本地运行速度。
This answer comes from the articleOpenDeepSearch: an open source search tool that supports intelligent reasoningThe
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