Firesearch

Firesearch 是 Mendable AI 团队推出的 AI 驱动的深度研究工具，基于 Firecrawl 多源网络内容提取技术 和 OpenAI GPT-4o 的搜索规划与内容生成能力，旨在帮助用户高效获取准确、全面的研究结果。它通过将复杂查询分解为多个子问题，分别进行搜索和内容提取，支持实时进度更新、答案验证、自动重试、完整引用和上下文记忆等功能，适合需要深度网络研究的用户。

功能特点

1. 智能搜索与分解
   • 将复杂查询分解为多个子问题，分别进行搜索，提高搜索效率和准确性。
2. 答案验证与自动重试
   • 验证搜索结果是否真正回答问题，置信度达到 0.7 以上才认为有效。
   • 对于未回答的问题，系统自动尝试使用替代搜索词，最多重试 2 次。
3. 实时进度更新与上下文记忆
   • 在搜索过程中实时更新进度，用户随时了解当前状态。
   • 后续问题保持对话上下文，便于进行连贯的对话和进一步查询。
4. 完整引用与内容合成
   • 每个事实都链接到来源，确保信息的可追溯性。
   • 将所有搜索结果合成一个完整的回答，生成后续问题。
5. 多源网络内容提取
   • 基于 Firecrawl 技术，从多个网站提取内容，支持高效网页抓取和智能网站爬取。

优缺点分析

优点：

• 高效准确：通过智能搜索和答案验证，确保研究结果的准确性和可靠性。
• 实时反馈：实时进度更新和上下文记忆功能，提升用户体验。
• 完整引用：每个事实都链接到来源，便于用户验证信息的可靠性。
• 灵活性强：支持多种搜索策略和自定义配置，满足不同用户的需求。

缺点：

• 依赖 API：部分功能依赖 OpenAI GPT-4o 和 Firecrawl API，可能受限于 API 的可用性和稳定性。
• 学习成本：对于新手用户，可能需要一定时间熟悉工具的使用和配置。

主要应用场景

1. 学术研究
   • 帮助研究人员快速获取相关文献和数据，生成结构化的研究报告。
2. 市场分析
   • 从多个来源提取市场数据，分析竞争对手信息，支持商业决策。
3. 技术调研
   • 针对特定技术领域进行深度研究，提取关键信息和技术趋势。
4. 内容创作
   • 为内容创作者提供灵感和素材，支持快速生成高质量的文章或报告。

使用方法

1. 安装与配置
   • Firesearch 基于 Next.js 15 构建，用户可以通过克隆项目仓库并安装依赖来部署。
   • 配置 lib/config.ts 文件，调整搜索行为，例如设置最大搜索查询数、最大来源数、最小内容长度等。
2. 运行与使用
   • 启动应用后，用户可以输入研究问题，系统会自动分解查询并进行搜索。
   • 在搜索过程中，用户可以实时查看进度，并根据需要调整研究方向。
   • 最终生成包含完整引用的 Markdown 格式报告，保存在工作目录中。

收费标准

Firesearch 的具体收费标准未在公开资料中明确说明，但可能基于以下因素：

• API 使用量：OpenAI GPT-4o 和 Firecrawl API 的调用次数。
• 功能定制：高级功能或企业级定制可能需要额外付费。
  建议直接访问 Mendable AI 官网或联系其销售团队获取最新收费信息。

项目地址

• 项目官网：https://tools.firecrawl.dev/firesearch
• GitHub仓库：https://github.com/mendableai/firesearch

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