MindSearch fornece uma arquitetura modular de Geração Aumentada por Recuperação projetada para aprimorar grandes modelos de linguagem com acesso a conhecimento em tempo real. Conectando-se a várias fontes de dados, incluindo sistemas de arquivos locais, armazéns de documentos e bancos de dados vetoriais na nuvem, MindSearch indexa e incorpora documentos usando modelos de embedding configuráveis. Durante a execução, recupera o contexto mais relevante, reclassifica resultados usando funções de pontuação personalizáveis e monta um prompt abrangente para que os LLM gerem respostas precisas. Também suporta caching, tipos de dados multimodais e pipelines combinando múltiplos recuperadores. A API flexível do MindSearch permite aos desenvolvedores ajustar parâmetros de embedding, estratégias de recuperação, métodos de fragmentação e templates de prompt. Seja construindo assistentes de IA conversacionais, sistemas de perguntas e respostas ou chatbots específicos de domínio, o MindSearch simplifica a integração do conhecimento externo em aplicações baseadas em LLM.

AgenticSearch é um kit de ferramentas Python de código aberto para construir agentes de IA autônomos que realizam buscas na web, agregam dados e produzem respostas estruturadas. Integra-se com grandes modelos de linguagem e APIs de busca para coordenar fluxos de trabalho de múltiplas etapas: emitir consultas, raspar resultados, classificar links relevantes, extrair trechos-chave e resumir descobertas. Desenvolvedores podem personalizar o comportamento do agente, encadear ações e monitorar a execução para criar assistentes de pesquisa, ferramentas de inteligência competitiva ou coletadores de dados específicos de domínio, sem navegação manual.