MindSearch는 실시간 지식 접근으로 대형 언어 모델을 향상시키는 모듈형 검색 강화 생성 아키텍처를 제공합니다. 로컬 파일 시스템, 문서 저장소, 클라우드 기반 벡터 데이터베이스 등 다양한 데이터 소스에 연결하며, 구성 가능한 임베딩 모델을 사용하여 문서를 인덱싱 및 임베드합니다. 런타임 동안 가장 관련성 높은 컨텍스트를 검색, 커스터마이징 가능한 스코어링 함수로 결과를 재순위하며, LLM이 정확한 응답을 생성할 수 있도록 포괄적인 프롬프트를 구성합니다. 캐싱, 다중 모달 데이터 유형, 복수의 리트리버를 결합하는 파이프라인도 지원합니다. 유연한 API를 통해 임베딩 파라미터, 검색 전략, 청크 처리 방식, 프롬프트 템플릿을 조정할 수 있습니다. 대화형 AI 어시스턴트, 질의응답 시스템, 도메인별 챗봇 구축 등에 적합하며 외부 지식을 LLM 기반 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다.

AgenticSearch는 웹 검색을 수행하고, 데이터를 집계하며, 구조화된 답변을 생성하는 오픈소스 Python 도구 키트입니다. 대형 언어 모델과 검색 API와 연동하여 다단계 워크플로우를 조율합니다: 쿼리 발행, 결과 스크래핑, 관련 링크 순위 매기기, 핵심 구절 추출, 결론 요약. 개발자는 에이전트 행동, 체인 동작, 실행 모니터링을 커스터마이징하여 연구 보조자, 경쟁 인텔리전스 도구 또는 도메인별 데이터 수집기를 수작업 없이 구축할 수 있습니다.