MindSearch：模拟人类思维的深度AI搜索框架

MindSearch简介

MindSearch是由中国科学技术大学与上海人工智能实验室联合开发的先进人工智能搜索系统。该系统通过结合大型语言模型（LLMs）和搜索引擎，模仿人类在网络信息搜索和整合中的认知过程。MindSearch由WebPlanner和WebSearcher两个核心组件构成，能够高效地处理复杂查询，并通过动态图构建过程深入分析问题。它在问答任务中展现出了卓越的性能，尤其在深度和广度方面有显著提升，被认为是开源模型在AI驱动搜索解决方案中的有力竞争者。

MindSearch主要功能

1. 复杂查询处理：MindSearch能够处理复杂的用户查询，将其分解为更小的、可并行解决的子问题。
2. 信息搜索与整合：系统通过WebSearcher组件执行细粒度的网络搜索，收集和整合来自多个网页的信息。
3. 动态图构建：WebPlanner组件模拟人类思维，将问题解决过程建模为一个动态构建的有向无环图（DAG），以优化执行路径。
4. 多代理协作：采用多代理框架，不同代理（WebPlanner和WebSearcher）分工合作，提高信息处理效率。
5. 长上下文管理：MindSearch通过明确的上下文状态转移，有效管理长上下文任务，减少单个代理的计算负担。

MindSearch技术原理

1. 问题分解：将用户查询分解为原子子问题，作为图中的节点，通过节点扩展来逐步解决问题。
2. 分层检索：WebSearcher采用分层检索策略，先通过生成多个类似查询扩大搜索范围，再选择最有价值的页面进行详细阅读。
3. 代码生成与执行：WebPlanner通过生成Python代码与图交互，动态构建推理路径，利用LLMs的代码生成能力。
4. 上下文管理：通过在多代理设计中明确上下文状态的传递，确保在信息收集阶段不会丢失有用信息。
5. 并行处理：通过将依赖于前几步生成的节点并行化，提高信息聚合速度，快速从大规模网页中收集信息。
6. 响应生成：在收集完所有信息后，WebPlanner通过添加结束节点来生成最终的响应。

MindSearch应用场景

1. 学术研究：帮助研究人员快速搜集和整合大量文献资料，加速科学发现过程。
2. 市场分析：企业利用MindSearch收集市场数据，进行竞争对手分析和消费者行为研究。
3. 新闻报道：记者使用该系统搜集事件背景信息，撰写深入报道，提高报道的准确性和深度。
4. 法律咨询：法律专业人士使用MindSearch检索相关法律法规和案例，为客户提供详尽的法律意见。
5. 医疗咨询：医生和医疗研究人员利用MindSearch搜集最新的医学研究和治疗指南，辅助诊断和治疗决策。
6. 教育辅导：教师和学生使用MindSearch获取教育资源和学术资料，支持教学和学习活动。

MindSearch项目入口

• 项目官网地址：https://mindsearch.netlify.app/
• GitHub代码库：https://github.com/InternLM/mindsearch
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/abs/2407.20183