DeepSearcher：结合 LLM 与向量数据库，隐私数据也能高精度分析

DeepSearcher结合了强大的LLM（如DeepSeek、OpenAI等）和向量数据库（如Milvus等），通过将大模型与超级搜索、研究助理功能相结合，基于用户的隐私数据进行搜索、评估和推理，为用户提供高精度答案和综合报告。适用于企业知识管理、智能问答系统和信息检索等场景。

1. 多模型支持：

– 多种LLM支持：支持DeepSeek官方版本、DeepSeek硅基流动、DeepSeek TogetherAI、OpenAI等大型语言模型，可根据需求选择合适的模型进行智能问答和内容生成。

– 多样嵌入模型支持：兼容Pymilvus中的内置模型、OpenAI Embedding、VoyageAI Embedding等多种嵌入模型，以实现更精准的向量表示和检索。

2. 数据处理能力：

– 数据加载丰富：支持加载离线文档，如PDF、Markdown、TXT等，也能通过FireCrawl、JinaReader、Crawl4AI等获取在线文档。

– 私有数据利用：能最大化利用企业内部的私有数据，将其与大模型相结合，在保证数据安全的前提下，为用户提供更精准、更符合企业需求的答案。

– 矢量数据库管理：支持Milvus、Zilliz Cloud等矢量数据库，可对数据进行分区管理，实现海量数据的低延时离线搜索，充分发挥向量数据库在海量数据处理、多种索引参数配置、高可用性和资源弹性管理等方面的优势。

3. 智能交互功能：

– 问题分析与多步骤推理：通过LLM对用户输入的问题进行分析，生成多个子问题，并确定每个问题涉及的数据集合，能够自主进行多步骤的推理和信息收集，类似人类研究员的工作方式。

– 内容判定与答案生成：向量数据库检索到相似信息后，将用户原始问题、子问题及其相似搜索结果交由大模型进行内容判定，大模型根据综合分析生成最终答案，确保答案的完整性和准确性。

4. 应用场景广泛：

– 企业知识管理：帮助企业高效管理内部知识，员工可以快速检索和获取相关信息，提升工作效率和决策质量。

– 智能问答系统：可作为智能问答系统的核心组件，为用户提供准确、全面的答案，提升用户体验。

– 学术研究：学生和研究人员能利用它快速获取相关领域的深入资料，辅助论文写作和课题研究。

– 市场分析：企业可用于市场调研、竞争对手分析及产品比较等，为商业决策提供支持。

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