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 185

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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ディープサーチツールで、プライベートデータ上での検索・評価・推論を行います。プライベートデータの効率的な処理、スマートなコンテンツ生成、データ分析が必要なシナリオに最適で、企業、研究機関、金融・医療・法律業界などに特に適しています。

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。

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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