MindSearch

环境要求

• 已安装 Git
• Python 环境（pip 可用，能安装 requirements.txt）
• Node.js 与 npm（使用 React 前端时需要）
• 一个大模型后端的可用凭证（如 InternLM 服务或 GPT-4）
• 可用的搜索引擎 API Key（仅在使用非 DuckDuckGo 引擎时需要）

安装与启动步骤

1. 1克隆仓库装依赖

   先把 MindSearch 仓库克隆到本地，进入目录后按 requirements.txt 安装 Python 依赖，建议使用虚拟环境避免污染全局。

   git clone https://github.com/InternLM/MindSearch
   cd MindSearch
   pip install -r requirements.txt

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2. 2配置环境变量

   把 .env.example 重命名为 .env，然后打开该文件填入密钥与模型配置信息，缺少这一步后端无法调用模型和搜索。

   mv .env.example .env

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3. 3启动后端 API

   用 python -m mindsearch.app 启动 FastAPI 服务，按需替换语言、模型格式、搜索引擎，--asy 表示部署异步智能体。

   python -m mindsearch.app --lang en --model_format internlm_server --search_engine DuckDuckGoSearch --asy

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4. 4配置前端代理

   在 React 前端目录下把 vite.config.ts 的代理 target 改为后端地址，HOST 与 PORT 按你的实际部署情况调整。

   HOST="127.0.0.1"
   PORT=8002
   sed -i -r "s/target:s*""/target: "${HOST}:${PORT}"/" frontend/React/vite.config.ts

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5. 5启动 React 前端

   进入 React 前端目录安装 npm 依赖并启动开发服务，浏览器打开提示的地址即可使用搜索界面。

   cd frontend/React
   npm install
   npm start

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6. 6可选其他前端

   除 React 外还提供 Gradio 与 Streamlit 两种前端，按需选择其一运行，注意要在项目根目录执行。

   python frontend/mindsearch_gradio.py
   streamlit run frontend/mindsearch_streamlit.py

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关键配置

如何确认成功

后端进程启动后监听在 vite 代理所指向的 8002 端口，前端页面能发起查询并返回多智能体综合后的答案，即部署成功。

常见问题

注意事项

• .env 中含密钥，切勿提交到公开仓库
• React 前端必须先修改 vite.config.ts 的代理 target，否则前后端无法通信
• 默认后端与前端代理端口示例为 127.0.0.1:8002，请按实际环境调整
• Gradio 与 Streamlit 脚本需在项目根目录执行