deepsearch

带逐块引用的可溯源深度搜索研究框架

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 30 🐛 待处理 42 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 129
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,无官网定价信息

项目预览

deepsearch 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openJiuwen-ai
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,无官网定价信息
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
GitHub 星标★ 129
上线时间2026-02-26 00:00:00
代码更新2026-10-23
仓库体积57.4 MB
本站数据更新2026-10-24
维护状态活跃
收录时间2026-10-24
浏览次数0

项目介绍

openJiuwen DeepSearch 是一个知识增强的深度搜索与研究框架,面向需要可溯源答案的智能体检索场景。它把检索、推理和引用整合成一条流水线:先对文档做分块,再在块级别定位支撑证据,最终输出带逐块引用的研究结论,让每个论断都能回溯到原始片段。核心能力包括 chunk 级引用、可追踪推理链、面向研究任务的 agentic 搜索编排,以及知识增强的检索策略。项目用 Python 实现,适合搭建企业知识库问答、行业调研助手、技术资料综述等需要证据链的应用。相比只返回链接或整段文本的传统检索,它更强调答案可审计、推理过程可见,便于人工复核与二次加工。当前星标约 129,属于早期项目,接口和文档可能仍在演进,接入前建议先跑通示例并评估分块与引用质量是否符合业务要求。

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 2026-10-24 · 当前星标 ★ 129

核心亮点

  • 支持 chunk 级引用,每条结论可回溯到原文片段,便于人工核验
  • 推理过程可追踪,检索与生成链路透明,适合研究型问答
  • 面向 agentic 搜索编排,能把多步检索与推理串成完整研究流程

不足之处

  • 早期项目,星标约 129,生态与社区案例较少
  • 文档与接口可能仍在演进,生产接入需自行验证稳定性

适用场景

  • 企业知识库问答,要求答案附带原文出处
  • 行业调研与技术资料综述,需要证据链支撑
  • 构建可审计的智能体检索研究助手

替代项目

gpt-researcher、storm、llama_index

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