书生实战营第四期-进阶岛第六关-MindSearch 快速部署

一、开发环境配置

1、打开codespace主页，选择Blank模板进行创建

Codespaces

2、创建conda环境隔离并安装依赖

conda create -n mindsearch python=3.10 -y

conda init

因为是新建的codespace，在第一次创建conda环境时，需要conda init

然后再另启一个终端并activate 环境

conda activate mindsearch

cd /workspaces/codespaces-blank

git clone https://github.com/InternLM/MindSearch.git && cd MindSearch && git checkout ae5b0c5

pip install -r requirements.txt

二、获取硅基流动API KEY

硅基流动统一登录

三、启动MindSearch

1、启动后端

export SILICON_API_KEY=<上面复制的API KEY>

conda activate mindsearch

进入你clone的项目目录

cd /workspaces/codespaces-blank/MindSearch

python -m mindsearch.app --lang cn --model_format internlm_silicon --search_engine DuckDuckGoSearch --asy

2、启动前端

conda activate mindsearch

进入你clone的项目目录

cd /workspaces/codespaces-blank/MindSearch

python frontend/mindsearch_gradio.py

当前后端都启动后，可以看到github自动为这两个进程做端口转发

3、打开网页

**询问问题：**MindSearch

问题回答很有逻辑。首先创建一个搜索图，然后添加根节点来表示问题。

接下来，继续通过添加子问题节点来逐步解答疑问。

四、部署到自己的 HuggingFace Spaces上

1、选择配置

1）进入MindSearch Spaces应用

2）在页面右上角，选择Duplicate this Space

3）选择配置

Space Hardware=Free的2vCPU

填写SILICON_API_KEY=硅基流动的API KEY

2、测试结果

五、附笔记

MindSearch 简介

MindSearch是一个开源的 AI 搜索引擎框架，具有与 Perplexity.ai Pro 相同的性能。

可以轻松部署它来构建自己的专属搜索引擎，可以基于闭源的LLM（如GPT、Claude系列），也可以使用开源的LLM（如经过专门优化的InternLM2.5 系列模型，能够在MindSearch框架中提供卓越的性能）

最新版的MindSearch拥有以下特性：

• 任何你想知道的问题：MindSearch 通过搜索解决你在生活中遇到的各种问题
• 深度知识探索：MindSearch 通过数百个网页的浏览，提供更广泛、深层次的答案
• 透明的解决方案路径：MindSearch 提供了思考路径、搜索关键词等完整的内容，提高回复的可信度和可用性。
• 多种用户界面：为用户提供各种接口，包括 React、Gradio、Streamlit 和本地调试。根据需要选择任意类型。
• 动态图构建过程：MindSearch 将用户查询分解为图中的子问题节点，并根据 WebSearcher 的搜索结果逐步扩展图。