SearchLM

让大模型自己当搜索员,越搜越准

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 5 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 214
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0许可证,可自由使用和部署,无付费版本。

项目预览

SearchLM 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队mangopy
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,可自由使用和部署,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型large-language-models,llm-reasoning,rag,retrieval-augmented-generation
GitHub 星标★ 214
上线时间2025-03-01 00:00:00
代码更新2026-01-14
仓库体积2.2 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

SearchLM 是 NeurIPS 2025 论文的官方实现,提出“迭代自我激励”机制,让大语言模型作为智能体进行搜索。它解决的是传统检索系统依赖外部评分器、缺乏自主探索能力的问题。核心能力包括:通过自我激励信号迭代优化搜索策略,让模型自主决定搜索路径和深度;支持多轮搜索与信息整合,提升复杂查询的答案质量;提供完整的训练和推理代码,便于复现和二次开发。该项目面向搜索增强生成(RAG)和智能体搜索领域,旨在将 LLM 从被动响应者转变为主动信息猎手。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 214

核心亮点

  • 提出迭代自我激励训练范式,模型可自主优化搜索策略,减少人工干预
  • 官方 NeurIPS 论文代码,算法设计有理论支撑,适合学术复现
  • 支持多轮搜索与信息整合,能处理复杂查询,提升答案准确性

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持待观察
  • 依赖大规模训练资源,普通开发者难以快速上手实验

适用场景

  • 学术研究:复现论文实验,探索智能体搜索新范式
  • 复杂问答:处理需要多步信息检索的开放域问题
  • RAG 增强:替代传统检索器,提升生成模型的证据获取能力

替代项目

Self-RAG、WebGPT、SearchAgent

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