Programa de otimização do ambiente local
Para otimizar a velocidade de pesquisa do OpenDeepSearch em um ambiente local, você pode começar em vários níveis:
Otimização da configuração básica
- Certifique-se de usar a versão 3.10+ do Python, pois versões anteriores podem afetar o desempenho
- Recomenda-se a execução em um ambiente virtual para evitar conflitos de dependência
- Atualize regularmente a biblioteca de dependências:
pip install --upgrade -r requirements.txt
API e ajuste de modelos
- Para consultas simples, use modelos leves, como o
google/gemini-2.0-flash-001 - Configuração razoável do tempo limite de chamadas à API para evitar esperas muito longas
- Reduzir a contagem dupla armazenando em cache localmente os resultados de consultas usadas com frequência
Otimização em nível de código
- Limitar o escopo e a profundidade das pesquisas profundas
- Para consultas em lote, use o mecanismo de processamento assíncrono
- Desative a saída de registro desnecessária para reduzir as despesas gerais de E/S
Principais ferramentas e técnicas
- fazer uso de
cProfileAnalisar os gargalos de desempenho - Considere a possibilidade de instalar bibliotecas de aceleração, como
numbatalveznumpy - Para serviços de longa duração, a implantação em contêiner do Docker pode ser usada
Usando os métodos acima, você pode aumentar significativamente a velocidade da operação local e, ao mesmo tempo, manter a qualidade da pesquisa inteligente.
Essa resposta foi extraída do artigoOpenDeepSearch: uma ferramenta de pesquisa de código aberto que suporta raciocínio inteligenteO
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