MindSearch proporciona una arquitectura modular de generación aumentada por recuperación diseñada para mejorar grandes modelos de lenguaje con acceso a conocimientos en tiempo real. Al conectarse con diversas fuentes de datos, incluyendo sistemas de archivos locales, almacenes de documentos y bases de datos vectoriales en la nube, MindSearch indexa y crea embeddings de documentos usando modelos de incrustación configurables. Durante la ejecución, recupera el contexto más relevante, re-ordena resultados con funciones de puntuación personalizables y construye un prompt integral para que los LLM generen respuestas precisas. También soporta almacenamiento en caché, tipos de datos multimodales y pipelines que combinan múltiples recuperadores. La API flexible de MindSearch permite a los desarrolladores ajustar parámetros de incrustación, estrategias de recuperación, métodos de fragmentación y plantillas de prompts. Ya sea construyendo asistentes de IA conversacionales, sistemas de pregunta-respuesta o chatbots específicos de dominio, MindSearch simplifica la integración de conocimientos externos en aplicaciones impulsadas por LLM.

La Arquitectura Modular LLM está diseñada para simplificar la creación de aplicaciones personalizadas impulsadas por LLM mediante un diseño componible y modular. Proporciona componentes principales como módulos de memoria para retención del estado de la sesión, interfaces de herramientas para llamadas a API externas, gestores de indicaciones para generación de indicaciones basadas en plantillas o dinámicas, y motores de orquestación para controlar el flujo de trabajo del agente. Puede configurar tuberías que enlacen estos módulos, permitiendo comportamientos complejos como razonamiento en múltiples pasos, respuestas dependientes del contexto y recuperación de datos integrada. El marco soporta múltiples backends de LLM, permitiéndole cambiar o mezclar modelos, y ofrece puntos de extensión para agregar nuevos módulos o lógica personalizada. Esta arquitectura acelera el desarrollo fomentando la reutilización de componentes, manteniendo la transparencia y el control sobre el comportamiento del agente.