O Deep Searcher é um projeto de código aberto que combina técnicas de modelos de linguagem grande (LLMs) e bancos de dados vetoriais para se concentrar em ferramentas de pesquisa de inferência profunda com base em dados privados. Seu objetivo principal é fornecer respostas altamente precisas e relatórios abrangentes para gerenciamento de conhecimento empresarial, sistemas inteligentes de perguntas e respostas e cenários de recuperação de informações.
Suas principais funções incluem:
- Pesquisa de dados privados:A capacidade de maximizar o uso de dados na organização e, ao mesmo tempo, garantir a segurança dos dados.
- Gerenciamento de banco de dados vetorial:Oferece suporte a bancos de dados vetoriais, como o Milvus, permitindo o particionamento de dados para uma recuperação mais eficiente.
- Opções flexíveis de incorporação:Compatível com uma ampla gama de modelos incorporados, os usuários podem otimizar sua escolha de acordo com suas necessidades.
- Suporte a vários modelos de idiomas grandes:Suporte para DeepSeek, OpenAI e outros grandes modelos de linguagem para geração inteligente de perguntas e respostas e conteúdo.
- Carregador de documentos:Há suporte para o carregamento de arquivos locais e o rastreamento da Web está sendo desenvolvido para ampliar a fonte de dados.
Com esses recursos principais, o Deep Searcher ajuda as organizações a criar sistemas de recuperação de informações mais inteligentes e eficientes.
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