OpenDeepSearch

OpenDeepSearch 是一款开源的 AI 搜索工具，旨在帮助用户高效地完成复杂的信息查询和分析任务。OpenDeepSearch 基于迭代搜索和推理技术，能够自动从网络中获取相关数据，并生成综合报告。它支持多种数据格式的处理，包括文本、图像、PDF 等，适用于金融、科学、政策和工程等领域的复杂信息检索和分析任务。

功能特点

1. 自动完成搜索、评估、提取和报告生成：

   • 用户只需输入研究主题，OpenDeepSearch 即可自动完成搜索、评估网页的相关性、提取关键信息，并生成综合报告。

2. 支持迭代研究循环：

   • 根据用户输入的研究主题，系统生成初始搜索查询，并在每次迭代中逐步细化研究范围，直到满足研究目标或达到设定的迭代次数。

3. 异步处理：

   • 搜索、网页抓取、页面评估和上下文提取等操作并行执行，显著提高处理速度和效率。

4. 去重功能：

   • 系统自动聚合和去重链接，避免重复处理相同的网页内容，节省时间和资源。

5. LLM（大型语言模型）驱动的决策：

   • 使用大型语言模型生成高质量的搜索查询、评估页面的相关性、提取关键信息，并生成最终的综合报告。

优缺点

优点：

1. 低成本且高效：

   • 提供了一种低成本且高效的解决方案，尤其适合资源有限的研究人员和学生。

2. 开源和可定制：

   • 用户可以根据自己的需求对代码进行修改和扩展，以适应特定的应用场景。

3. 支持多种数据格式：

   • 能够处理文本、图像、PDF 等多种数据格式，满足不同领域的信息检索需求。

缺点：

1. 调试难度较高：

   • 由于代码结构较为复杂，对于初学者来说可能存在一定的调试难度。

2. 缺乏对复杂推理过程的可视化展示：

   • 用户可能难以直观地了解系统的推理过程和结果。

主要应用场景

1. 学术研究：

   • 帮助研究人员快速获取和分析相关文献和数据，提高研究效率。

2. 行业分析：

   • 为金融、科技、医疗等行业的分析师提供全面的市场信息和趋势分析。

3. 政策制定：

   • 为政府机构和智库提供政策制定所需的背景信息和数据支持。

使用方法

1. 克隆或打开 Notebook：

   • 用户可以下载 Notebook 文件或直接在 Google Colab 中打开。

2. 安装必要的库：

   • 运行第一个代码单元格以安装 nest_asyncio 等必要的库。

3. 配置 API 密钥：

   • 将笔记本中的 OPENROUTER_API_KEY、SERPAPI_API_KEY 和 JINA_API_KEY 替换为用户的实际 API 密钥。

4. 输入研究主题和可选参数：

   • 用户需要输入研究主题和可选的最大迭代次数（默认为 10）。

5. 执行代码：

   • 依次执行所有单元格，系统将自动完成搜索、评估、提取和报告生成的全过程。

收费标准

由于 OpenDeepSearch 是一款开源工具，用户可以免费下载和使用其源代码。然而，为了获取某些数据或服务（如使用 SERPAPI 进行 Google 搜索），用户可能需要支付相应的费用。具体的收费标准可能因服务提供商而异，用户需要根据自己的需求选择合适的套餐和支付相应的费用。

项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/sentient-agi/OpenDeepSearch
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/papers/2503.20201
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.20201

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