Deep Searcherは、幅広い技術コンポーネントをサポートする高度にモジュール化されたツールです：
- ベクターデータベース：Milvusはネイティブでサポートされており、他の互換性のあるベクターデータベースにも適応可能です。
- モデルを埋め込む：テキストをベクトル表現に変換するために、BERTのような様々な埋め込みモデルがサポートされている。
- 大きな言語モデル：DeepSeek、OpenAI、その他主流のLLMと互換性があり、Q&Aやコンテンツ生成が可能。
適切なコンフィギュレーションを選択するには、以下の要素を考慮する必要がある：
- データスケール：小規模な知識ベースであれば軽量な構成で済むが、大規模な企業データではより高性能なベクトル・データベースや組み込みモデルが必要になる。
- 応答速度の要件：高いリアルタイム性が要求されるシナリオでは、レスポンスを速くするために精度を犠牲にする必要があるかもしれない。
- セキュリティ要件：機密性の高いデータは、完全にオフラインのモデル展開シナリオを必要とする場合がある。
- 予算を考慮する：商用LLM API（例：OpenAI）には使用料がかかるものもあるが、オープンソースの代替API（例：DeepSeek）はコストを削減できる。
Deep Searcherは柔軟な設計になっているため、ユーザーは構成ファイルによってコンポーネントの組み合わせを簡単に切り替えることができます。 本格的な導入の前に、まず小規模なテストを行い、ビジネスニーズに最も適した構成ソリューションを見つけることをお勧めします。
この答えは記事から得たものである。Deep Finder: 局所的知識を利用した深層推論検索のためのオープンソースプロジェクトについて
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