Deep Search Lighting：轻量级、纯WebLLM搜索方案

Deep Search Lighting是什么？

Deep Search Lighting是一个轻量级、纯Web搜索方案，专门为LLM设计，目的是解决传统Web搜索方案的局限性，例如搜索结果质量不高、反射效果不佳、对模型要求高以及小模型难以使用工具等问题。其核心特点包括支持多种搜索引擎（如 Baidu、DuckDuckGo 等）进行结果聚合、提供自我评估的反射策略、支持自定义搜索流程、兼容 OpenAI 风格 API，便于集成，且开发者可以方便地进行修改与定制。此外，它还内置 MCP 服务器支持，无框架限制，具备调节深度参数以平衡速度和结果质量，适用于小型模型的使用。

Deep Search Lighting核心特点

多引擎聚合搜索：支持Baidu、DuckDuckGo、Bocha和Tavily等多个搜索引擎，可以聚合搜索结果。

反射策略和可控评估：提供反射机制，让模型可以自我评估搜索结果的质量。

自定义Pipeline：适用于所有LLM模型，可以自定义搜索流程。

OpenAI风格API兼容性：易于集成到现有的LLM应用中。

纯模型源码：方便开发者进行修改和定制。

内置MCP服务器支持：支持与模型控制平台 (MCP) 集成。

无需框架限制：可以灵活地嵌入到任何LLM框架中。

速度和结果平衡：通过可调节的深度参数，平衡搜索速度和结果质量。

小模型友好：即使是较小的模型也能有效使用。

Deep Search Lighting技术框架

PyTorch：用于构建和训练深度学习模型。

Lightning：简化模型训练和测试流程。

Scikit-learn：提供数据挖掘和分析工具。

Pandas：用于数据处理和清洗。

项目链接

Github：https://github.com/positive666/deep_search_lightning