Deep Search Lighting

Deep Search Lighting 是一个轻量级的、纯Web搜索的解决方案，专门为大型语言模型（LLM）设计。它旨在解决传统Web搜索方案的局限性，例如搜索结果质量不高、反射效果不佳、对模型要求高以及小模型难以使用工具等问题。

核心特点：

• 多引擎聚合搜索： 支持Baidu、DuckDuckGo、Bocha和Tavily等多个搜索引擎，可以聚合搜索结果。
• 反射策略和可控评估： 提供反射机制，让模型可以自我评估搜索结果的质量。
• 自定义Pipeline： 适用于所有LLM模型，可以自定义搜索流程。
• OpenAI风格API兼容性： 易于集成到现有的LLM应用中。
• 纯模型源码： 方便开发者进行修改和定制。
• 内置MCP服务器支持： 支持与模型控制平台 (MCP) 集成。
• 无需框架限制： 可以灵活地嵌入到任何LLM框架中。
• 速度和结果平衡： 通过可调节的深度参数，平衡搜索速度和结果质量。
• 小模型友好： 即使是较小的模型也能有效使用。

主要使用场景：

• 增强LLM的知识： 帮助LLM访问最新的网络信息，从而提高其回答问题的准确性和相关性。
• 解决LLM的幻觉问题： 通过Web搜索验证LLM生成的答案，减少不真实信息的产生。
• 作为LLM工具使用： 将Deep Search Lighting集成到LLM的工具调用流程中，使其能够根据用户的指令进行Web搜索，并利用搜索结果完成任务。
• 构建问答系统： 用于构建基于Web搜索的智能问答系统，可以自动回答用户提出的问题。
• 信息检索和分析： 帮助用户快速找到所需的网络信息，并进行分析和总结。

总而言之，Deep Search Lighting 旨在提供一个简单、高效且灵活的Web搜索方案，使各种规模的LLM都能更好地利用互联网资源，提高其能力和应用范围。