MindSearch提供一個模組化的檢索增強生成架構，旨在提高大型語言模型的即時知識存取能力。它連接到多種資料來源，包括本地檔案系統、文件存庫和雲端向量數據庫，並利用可配置的嵌入模型進行索引和嵌入。在運行期間，它可檢索最相關的上下文，使用可定制的評分函數重新排序結果，並為LLM組織一個全面的提示以生成準確的回應。它亦支援快取、多模態資料類型及結合多個檢索器的管線。Powerful API讓開發者可以調整嵌入參數、檢索策略、分塊方法與提示模板。無論是建立對話AI助手、問答系統還是領域專屬聊天機器人，MindSearch都能簡化外部知識整合。

模組化LLM架構旨在通過可組合的模組設計，簡化定制化LLM驅動應用的創建。它提供關鍵組件如會議狀態保持的記憶模組、外部API調用工具接口、模板或動態提示生成的提示管理器，以及控制代理人工作流程的協調引擎。您可以配置串聯這些模組的管線，以實現多步推理、上下文感知回應和資料整合等複雜行為。此框架支持多個LLM後端，允許切換或混用模型，同時提供擴展點以增加新模組或自訂邏輯。這個架構加快開發速度，促進元件重用，並維持對代理行為的透明度與控制。