DeepSearcher:プライベートデータ上でインテリジェント検索と分析を行うツール
DeepSearcherとは?
DeepSearcherは、大規模言語モデルとベクトルデータベースを組み合わせたオープンソースの深層検索ツールで、プライベートデータ上での検索、評価、推論に使用されます。プライベートデータの効率的な処理、インテリジェントなコンテンツ生成、データ分析を必要とするシナリオに適しており、企業、研究機関、金融、医療、法律などの業界に特に適しています。

DeepSearcherの機能と特徴
プライベートデータ検索:企業内のデータから安全に検索を行い、ローカルファイルやウェブページのクロールをサポート。
ベクトルデータベースのサポート:MilvusとZilliz Cloudを統合し、効率的なデータ検索を実現。
複数のLLMサポート:Openai、DeepSeek、Claudeなど、さまざまな言語モデルに対応し、インテリジェントな質疑応答やコンテンツ生成に使用。
柔軟な埋め込みモデル:OpenAI、Milvus内蔵モデル、VoyageAIなどをサポートし、データのベクトル化に対応。
ドキュメントローダー:ローカルなPDFやTXTなどのファイルのロード、およびウェブコンテンツのクロールをサポート。
効率的な推論:LLMとベクトルデータベースを組み合わせ、正確な回答と包括的なレポートを迅速に生成。
柔軟な設定:コードまたは設定ファイルによってモジュールを動的に調整でき、RESTful APIインターフェースをサポート。
CLIモード:コマンドラインによるデータのロードとクエリをサポートし、簡単に始められる。
サービスとしてのデプロイ:FastAPIを介してWebサービスとしてデプロイでき、統合が容易。
DeepSearcherの活用シーン
企業ナレッジマネジメント:社内ドキュメントやナレッジベースを迅速に検索。
インテリジェントQ&Aシステム:企業内のインテリジェントなカスタマーサポートやQ&Aアシスタントを構築。
レポート生成:市場、技術、業界レポートを自動生成。
情報検索:膨大なデータから重要な情報を迅速に特定。
コンテンツ作成の支援:コピー、ニュースリリースなどのテキストコンテンツを生成。
データ分析:ビジネスインテリジェンス分析と市場トレンドの洞察を提供。
教育と研究:学術研究や文献レビューの作成を支援。
医療・健康:医学文献の検索やカルテ分析を実施。
金融業界:投資レポートやリスク評価を生成。
法律業界:法律条文やケーススタディの検索・分析。
多言語コンテンツ処理:多国籍企業の多言語データ処理をサポート。
DeepSearcherのインストールと使用方法
インストール手順:
1. リポジトリのクローン:
git clone https://github.com/zilliztech/deep-searcher.git cd deep-searcher
2. 仮想環境の作成:
python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate
3. 依存関係のインストール:
pip install -e .
4. 環境変数の設定:
使用するLLMに応じて、対応するAPIキー(OPENAI_API_KEYなど)を設定します。
使用方法:
1. LLMと埋め込みモデルの設定:
from deepsearcher.configuration import Configuration, init_config
config = Configuration()
config.set_provider_config("llm", "OpenAI", {"model": "o1-mini"})
config.set_provider_config("embedding", "OpenAIEmbedding", {"model": "text-embedding-ada-002"})
init_config(config=config)2. データのロード:
from deepsearcher.offline_loading import load_from_local_files load_from_local_files(paths_or_directory="your_local_path")
3. クエリの実行:
from deepsearcher.online_query import query
result = query("Write a report about xxx.")
print(result)GitHubリポジトリ:https://github.com/zilliztech/deep-searcher
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