背景与概述

随着人工智能技术的不断发展，OpenAI 推出的 Deep Research 功能引起了广泛关注。Deep Research 通过整合大模型、超级搜索和研究助理，实现了高效的信息搜集和报告生成，极大地提升了金融机构和科研人员的工作效率。然而，由于企业场景中私有化数据的敏感性和成本考虑，如何将 Deep Research 进行开源的本地化部署，成为许多人的关注焦点。

为此，Zilliz 公司结合 DeepSeek 等主流开源模型，推出了一款名为 Deep Searcher 的开源项目。Deep Searcher 的目标是帮助用户在企业级场景下，基于 Deep Research 的思路，实现私有化部署，并在现有的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）方案上进行了重要升级。

传统 RAG 的不足

传统的 RAG 方案虽然在一定程度上实现了信息的检索和生成，但仍存在以下不足：

  • 盲目检索和过度检索：传统 RAG 在信息整合和验证方面可能不够完善，容易导致无关信息的检索，影响答案的准确性。
  • 答案生成依赖大模型：传统 RAG 的答案更多依赖于大模型的生成，而非基于搜索结果，这在一定程度上降低了答案的可信度。
  • 缺乏深度思考与复杂任务处理能力：传统 RAG 难以像人类研究员一样进行多步骤的互联网研究，理解信息、整合资源，并根据新发现调整研究策略。

DeepSearcher 的创新点

相比传统 RAG，DeepSearcher 实现了以下三个方面的创新：

  • 引入额外的判定逻辑：通过多源验证、逻辑推理等质量控制手段，提升了答案的精确度，确保了研究成果的可靠性。
  • 答案主要基于搜索结果：大模型主要负责内容总结和相关性判定，答案更多来源于搜索结果，增强了答案的可信度。
  • 深度思考与处理复杂任务：DeepSearcher 能够模仿人类研究员进行多阶段的网络研究，理解信息、整合资源，并根据新发现调整研究策略。

DeepSearcher 的架构与实现

DeepSearcher 的架构基于向量数据库 Milvus，实现了对用户本地存储数据的快速、低延迟的大规模离线搜索。其实现过程大致可分为以下几个步骤：

  1. 问题解析：利用 LLM（Large Language Model）对问题进行分析，生成多个子问题，并明确每个子问题对应的数据集。

  2. 信息检索：根据 LLM 的分析结果，在向量数据库中检索相关信息。需要注意的是，向量数据库中的数据是离线存储的，因此在执行查询之前，需要先将数据导入数据库。这些数据可以是企业内部数据、在线下载的数据，或者是其他系统中定期导入的数据。

  3. 内容判断：向量数据库检索到相似信息后，将用户的原始问题、子问题及其对应的搜索结果一同提交给大模型进行内容判断。如果问题已经得到完整回答，则进入最终回答阶段；如果达到预设的循环次数或 token 上限，同样进入最终回答阶段；否则，大模型将生成新的问题，并继续下一轮循环。

DeepSearcher 的优势

  • 私有数据利用：DeepSearcher 充分挖掘私有数据的价值，将其更好地与大模型结合，满足企业级应用场景的需求。

  • 向量数据库优势：利用向量数据库在处理大规模数据、低延迟搜索、多种索引策略、高可用性和资源弹性管理等方面的优势，提高了信息检索的效率。

  • 数据管理：通过向量数据库高效管理私有数据，对不同类型的数据进行分库分表，支持多种应用，最大化数据价值，降低管理成本。

  • 灵活性：DeepSearcher 支持多种大模型的选择和切换，用户可以根据自己的需求选择最适合的大模型进行推理。

  • 安全性：为了更好地保护私有数据，DeepSearcher 建议使用离线 LLM 大模型，避免数据泄露的风险。

DeepSearcher 的应用场景

DeepSearcher 适用于多种企业级应用场景，包括：

  • 学术研究：学者和研究人员可以利用 DeepSearcher 快速搜集相关领域的深入资料，辅助撰写论文和进行研究。

  • 市场分析：企业可以使用 DeepSearcher 进行市场调研、竞争分析和产品比较，为商业决策提供支持。

  • 产品评估：消费者可以利用 DeepSearcher 比较不同产品的特点和评价，做出更明智的购买选择。

  • 知识管理：企业可以利用 DeepSearcher 构建自己的知识库，实现知识的快速检索和共享。

总结

DeepSearcher 作为一款开源的本地化部署方案，通过整合私有数据、向量数据库和大模型，实现了高效的信息搜集和报告生成。相比传统 RAG 方案，DeepSearcher 在答案的准确性、可信度和深度思考能力方面有了显著提升。同时，DeepSearcher 还具备私有数据利用、向量数据库优势、数据管理和灵活性等优势，适用于多种企业级应用场景。随着人工智能技术的不断发展，DeepSearcher 有望在未来发挥更加重要的作用。

GitHub 尝鲜链接

https://github.com/zilliztech/deep-searcher

用户可以在 GitHub 上下载 DeepSearcher 的源码，并尝试在自己的环境中进行部署和测试。