From 22ad190783f8edfffe2c4c77c15c4a1c89bcfe88 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: zhouziliang Date: Thu, 24 Jul 2025 19:36:56 +0800 Subject: [PATCH 1/2] =?UTF-8?q?=E4=BE=9D=E8=B5=96=E5=BA=93=E9=85=8D?= =?UTF-8?q?=E7=BD=AE=E6=96=87=E4=BB=B6+README.md?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- README.md | 477 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++--- pyproject.toml | 4 +- 2 files changed, 455 insertions(+), 26 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 98b48ff..9271696 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,37 +1,464 @@ -# jiuwen-deepsearch -#### 介绍 -Jiuwen-deepsearch is a deep search agent equipped with planning-retrieval-reflection capabilities, designed to help developers improve the accuracy and development efficiency of complex tasks such as multi-step reasoning and in-depth research in industry-specific scenarios. It offers advantages such as high efficiency, ease of use, and high accuracy. -#### 软件架构 -软件架构说明 +# 🔍 Jiuwen-DeepSearch（九问深度搜索） -#### 安装教程 +![Python 3.12+](https://img.shields.io/badge/python-3.12+-blue.svg) +![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg) +![Demo](https://img.shields.io/badge/Live-Demo-brightgreen) -1. xxxx -2. xxxx -3. xxxx +[English](./README.md) | [简体中文](./README_zh.md) -#### 使用说明 +## 📑 目录 +- [💡 九问深度搜索是什么](#九问深度搜索是什么) +- [🎬 演示案例](#演示案例) +- [🔥 最新版本特性](#最新版本特性) +- [🚀 快速开始](#快速开始) +- [📚 搜索引擎支持](#搜索引擎支持) +- [🌟 核心特性](#核心特性) +- [🏗️ API参考](#API参考) +- [❓ 版本特性追踪](#版本特性追踪) +- [📜 许可证](#许可证) +- [🙏 致谢](#致谢) +- [🔍 常见问题FAQ](#常见问题FAQ) + + +## 💡 九问深度搜索是什么？ +--- +**Jiuwen-DeepSearch** 九问深度搜索是一款知识增强的深度检索与研究引擎。我们的目标是利用结构化知识及大模型，融合各种工具，提供精准、灵活、高效深度搜索及研究能力。我们支持不同数据格式的领域知识库接入，支持多种检索模式的选择，并通过知识增强的查询规划及反思，提供可靠、可溯源答案及报告。 + +## 🎬 演示案例 +### Query1：比较全球Top5光伏企业在东南亚的产能布局，量化分析美国IRA法案对其海外供应链成本的影响 + +!!#ff0000 **· 输出搜索报告展示如下：**!! +#### 全球TOP5光伏企业在东南亚的产能布局及美国IRA法案影响分析 + +##### 报告要点 + +!12 - **东南亚已成为中国光伏企业全球化布局的核心区域**，晶澳、天合、晶科、隆基、阿特斯五大企业在越南、泰国、马来西亚等地布局一体化产能。! +!12 - **晶澳、晶科在越南各拥有8GW一体化产能**，天合光能4GW，越南成为东南亚光伏产业最集中地区。! +!12 - **阿特斯在泰国布局12GW一体化产能**，是东南亚单点最大产能企业。! +!12 - **隆基绿能在马来西亚拥有5GW一体化产能**，并通过收购SunEdison硅片厂实现技术与产能双提升。! +!12 - **美国IRA法案提高了海外光伏产品进入美国市场的门槛**，要求50%组件价值和40%关键矿物需在北美或自贸协定国生产。! +!12 - **东南亚企业出口美国成本增加15%-20%**，主要源于合规成本上升、关税风险和供应链重构压力。! + +--- + +#### 详细分析 + +##### 一、东南亚产能布局现状 + +!12 东南亚已成为中国光伏企业“出海”布局的首选地，尤其越南、泰国、马来西亚三地成为主要产能集中区。五大头部企业在该区域的产能分布如下：! + +| !12 企业名称! | !12 基地国家! | !12 产能规模（GW）! | !12 产品类型! | !12 投产状态! | !12 政策支持情况 ! | +|------------------|----------|----------------|----------------|--------------|--------------------------| +| !12 晶澳太阳能! | !12 越南! | !12 8 ! | !12 硅片+电池+组件! | !12 部分满产! | !12 越南政府支持力度大! | +| !12 天合光能 ! | !12 越南! | !12 4 ! | !12 硅片+电池+组件! | !12 部分投产! | !12 政策支持持续! | +| !12 晶科能源 ! | !12 越南! | !12 8! | !12 硅片+电池+组件! | !12 基本满产 ! | !12 政策环境良好! | +| !12 隆基绿能! | !12 马来西亚! |!12 5! | !12 硅片+电池+组件! | !12 已全面投产! | !12 通过收购实现扩产! | +|!12 阿特斯! | !12 泰国! | !12 12 ! | !12 硅片+电池+组件! | !12 部分投产! | !12 泰国政府目标明确! | + +!12 越南以13GW累计装机容量领跑东南亚，泰国、马来西亚紧随其后。东南亚整体光伏产业预期到2030年增长30%-70%。! + +##### 二、美国IRA法案对供应链成本的影响 + +###### 1. 税收抵免机制（ITC/PTC） + +!12 - ITC（投资税抵免）对1MW以上项目提供6%基础税率抵免，满足工资与学徒要求后可提升至30%。! +!12 - 额外抵免包括：本土制造（+2%~10%）、能源社区（+10%）、低收入社区（+10%~20%）。! + +###### 2. 本地化采购要求 + +!12 - 允许40%以下组件来自海外，但若关键矿物或组件来自“受关注外国实体”（如中国、俄罗斯），则无法享受税收抵免。! +!12 - 双重本土化标准要求组件价值50%以上、关键矿物40%以上在北美或自贸协定国生产。! + +###### 3. 供应链调整激励措施 + +!12 - 促使中国企业与美国企业合作在北美设厂，如通过技术授权、合资等方式规避“外国关注实体”限制。! +!12 - 中国企业需布局北美锂矿、钴矿资源，以满足关键矿物来源要求。! + +###### 4. 成本影响分析 + +!12 - 东南亚企业出口美国市场成本增加15%-20%，主要来自：! +!12 - **合规成本上升**：为满足本地化要求，需增加本地采购、本地制造环节。! +!12 - **关税成本增加**：美国对东南亚四国光伏产品“双反”税率适用后，出口成本显著上升。! +!12 - **供应链重构成本**：需在北美设厂、布局原材料供应链，增加资本支出与运营成本。! + +--- + +#### 调查记录 + +##### 分析当前形势 + +!12 东南亚光伏产业近年来迅速崛起，成为全球光伏供应链的重要一环。但随着美国IRA法案的实施，东南亚光伏企业面临出口美国市场成本上升的挑战。主要问题包括：! + +!12 - **本地化要求高**：组件价值50%以上需在美国或自贸协定国生产，限制了东南亚企业的出口路径。! +!12 - **关键矿物来源受限**：来自中国等“受关注国家”的关键矿物将失去税收抵免资格。! +!12 - **合规成本上升**：企业需重新调整供应链结构，以满足IRA要求。! + +##### 改进方法与实验数据分析 + +!12 企业可通过以下方式应对IRA带来的挑战：! + +!12 - **技术授权模式**：将技术授权给美国本地企业，规避“外国关注实体”限制。! +!12 - **合资建厂**：与美国企业合作在北美建厂，共享技术与市场资源。! +!12 - **原材料替代方案**：从北美或自贸协定国采购关键矿物，满足IRA要求。! +!12 - **利用国际规则**：如自贸协定红利、碳积分交易等降低合规成本。! + +!12 根据测算，完全本土化的风电设备制造成本将增加15%-20%，而采用技术授权或合资模式可将成本增幅控制在10%以内。! + +##### 创新点总结 + +!12 本报告首次系统性地将东南亚五大光伏企业的产能布局与美国IRA法案影响相结合，提出以下创新点：! + +!12 - **构建“产能-政策-成本”分析模型**：量化分析IRA对东南亚光伏企业出口美国市场的成本影响。! +!12 - **提出灵活应对策略**：如技术授权、合资建厂、原材料替代等，为企业提供可操作路径。! +!12 - **揭示未来全球光伏产业分工趋势**：可能形成“中国/东南亚电池生产+中东北非组件组装”的全球供应体系。! + +##### 展望未来研究方向 + +!12 尽管本报告已系统分析东南亚光伏企业布局及IRA影响，但仍存在以下研究空白：! + +!12 - **东南亚各国政策对比研究**：如越南、泰国、马来西亚在税收、土地、电力等方面的具体政策差异。! +!12 - **IRA对全球光伏产业长期影响建模**：需建立动态模型，预测未来十年IRA对全球光伏产业格局的影响。! +!12 - **东南亚企业应对IRA的实证研究**：可跟踪晶澳、天合、晶科等企业在美国市场的实际应对策略与成效。! + +--- + +#### 主要参考文献 + +!12 - [美国明确光伏产品“本土制造”定义，中国光伏企业的“危”抑或“机”？](https://www.zhonglun.com/research/articles/15687.html)! +!12 - [新能源行业法律风险白皮书——合规挑战与应对策略](https://mnewenergy.in-en.com/html/newenergy-2442013.shtml)! +!12 - [PDF] 美国对华收紧系列政策对电新行业影响分析](https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202406071635842419_1.pdf)! +!12 - [PDF] 新能源企业“出海” 系列之启航欧美](https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmg/cn/pdf/zh/2025/05/europe-and-america-new-energy-market.pdf)! +!12 - [PDF] 乘风破浪砥砺前行中国新能源产业全球化白皮书](https://www.pwccn.com/zh/issues-based/esg/globalisation-china-new-energy-nov2024.pdf)! + + + + +### Query2：分析医学影像AI辅助诊断系统的临床落地瓶颈 +!!#ff0000 **· 输出搜索报告展示如下：**!! +### 医学影像AI辅助诊断系统临床落地瓶颈分析 + +#### 报告要点 + +!12 - **技术瓶颈**：图像识别精度、算法泛化能力、模型可解释性、数据标注质量! +!12 - **政策障碍**：医疗器械分类管理、审批流程复杂、临床试验要求高! +!12 - **伦理与法律挑战**：数据隐私保护、责任归属不明确! +!12 - **标准化与协作不足**：数据标准不统一、跨机构合作机制不健全! +!12 - **临床信任度低**：医生对AI系统的接受度和信任程度仍需提升! +!12 - **成本与推广难题**：研发成本高、市场推广困难! + +#### 详细分析 + +##### 总体分析 + +!12 医学影像AI辅助诊断系统在临床落地过程中面临多重挑战，涵盖技术、政策、伦理、法律和市场等多个维度。技术层面，AI模型在图像识别精度、泛化能力、可解释性和数据质量方面仍存在显著瓶颈；政策层面，各国对AI医疗设备的监管标准不一，审批流程复杂，临床试验要求高；法律与伦理层面，数据隐私保护、责任主体界定等问题尚未完全解决；此外，行业标准化程度低、跨机构协作机制缺失，也制约了AI系统的推广和应用。! + +--- + +##### 技术瓶颈与解决方案 + +| !12 技术瓶颈! | !12 具体问题! | !12 解决方案! | +|----------|----------|----------| +|!12 图像识别精度! | !12 数据异质性强、标注主观性强! | !12 迁移学习、标准化数据集! | +| !12 算法泛化能力! |!12 跨设备/跨人群表现不稳定! | !12 联邦学习、多模态融合! | +| !12 模型可解释性! | !12 “黑盒”模型难以被信任! | !12 注意力机制、因果推断模型、事后解释方法! | +| !12 数据标注质量! | !12 标注成本高、依赖专家经验! | !12 弱监督学习、内在可解释性模型! | + +!12 > **迁移学习**能够利用预训练模型提升小样本下的精度表现；**联邦学习**通过隐私保护机制实现跨中心数据联合建模；**注意力机制**增强模型可解释性，提高医生接受度；**弱监督学习**降低对高质量标注数据的依赖。! + +--- + +##### 政策法规与临床准入障碍 + +| !12 国家/地区! | !12 医疗器械分类! | !12 审批流程! | !12 临床试验要求! | !12 数据隐私法规! | +|-----------|----------------|------------|----------------|----------------| +| !12 中国! | !12 第二类、第三类! | !12 NMPA审批，绿色通道! | !12 三类需临床试验! | !12 《个人信息保护法》! | +| !12 美国! | !12 第一类、第二类、第三类! | !12 FDA 510(k) / PMA! | !12 PMA需临床数据! | !12 HIPAA! | +| !12 欧盟! | !12 第Ⅱa、Ⅱb、Ⅲ类! | !12 MDR/IVDR认证! | !12 高风险需临床试验! |!12 GDPR! | +| !12 日本! | !12 第二类、第三类、第四类! | !12 MHLW审批! | !12 依分类而定! | !12 APPI! | + +!12 > **监管差异**导致跨国产品难以快速推广；**临床试验门槛高**影响产品上市速度；**数据合规性要求**限制了AI模型的训练与部署。! + +--- + +##### 伦理与法律挑战 + +!12 - **数据隐私问题**：医学影像包含敏感信息，AI系统训练和部署过程中存在数据泄露风险，需符合GDPR、HIPAA、《个人信息保护法》等。! +!12 - **责任归属模糊**：当AI辅助诊断出现误诊，医生、AI开发者、医院等多方责任难以界定。! +!12 - **患者知情同意**：AI参与诊断是否需明确告知患者，尚无统一标准。! + +--- + +##### 标准化与协作机制缺失 + +!12 - **数据标准不统一**：不同医院、设备产生的数据格式、标注方式不一致，阻碍模型泛化。! +!12 - **跨机构合作困难**：缺乏统一的数据共享机制和利益分配体系，限制了高质量数据的获取。! +!12 - **多学科协作不足**：临床医生、工程师、法规专家之间缺乏有效沟通，影响产品设计与落地效率。! + +--- + +##### 临床接受度与市场推广 + +!12 - **医生信任度低**：AI系统“黑盒”特性、缺乏临床验证，使医生对其诊断结果持保留态度。! +!12 - **推广成本高**：研发成本高、临床验证周期长、市场教育成本大，影响企业投资回报。! +!12 - **医保覆盖不足**：多数AI辅助诊断产品尚未纳入医保，限制其在基层医院的应用。! + +--- + +#### 调查记录 + +##### 分析当前研究现状 + +!12 当前医学影像AI研究主要集中于提升模型性能和可解释性，但在实际临床落地中仍面临模型泛化能力弱、数据质量参差不齐等问题。已有研究多聚焦于算法优化，但对政策法规、伦理责任、临床流程适配等现实问题关注不足。! + +##### 改进方法与实验数据分析 + +!12 - **联邦学习实验**表明，跨中心联合训练可提升模型泛化能力10%以上，同时保障数据隐私。! +!12 - **注意力机制**在多个医学影像任务中提高了模型的可视化解释能力，医生对其决策过程的信任度提升20%以上。! +!12 - **弱监督学习**在肺结节检测任务中，使用部分标注数据即可达到全监督模型90%以上的准确率。! + +##### 创新点总结 + +!12 1. **跨中心数据联合建模**：联邦学习实现多中心数据协同训练，突破数据孤岛限制。! +!12 2. **模型可解释性增强**：结合注意力机制与因果推断，提升医生对AI诊断的信任。! +!12 3. **弱监督学习降低标注成本**：在有限标注资源下实现高效训练。! +!12 4. **政策建议与标准化路径**：提出基于国际经验的AI医疗设备监管优化建议。! + +##### 展望未来研究方向 + +!12 1. **建立全球统一的医学影像数据标准**，推动AI模型的跨中心、跨国家部署。! +!12 2. **构建AI与临床流程深度融合的系统**，提升AI在诊疗链中的参与度与实用性。! +!12 3. **完善AI责任界定机制**，制定清晰的医疗责任归属规则。! +!12 4. **探索AI与医保政策结合路径**，推动AI辅助诊断服务纳入医保体系。! + +--- + +#### 主要参考文献 + +!12 - [实验室联合主编《Medical Image Analysis》特刊，聚焦提升医学影像分析的可解释性及可泛化性](https://www.shlab.org.cn/news/5443354)! +!12 - [人工智能在医学图像中的应用：从机器学习到深度学习翻译](https://blog.csdn.net/cc1609130201/article/details/142752097)! +!12 - [医学人工智能周刊4｜如何解决医学人工智能的可解释性](https://youngforever.tech/ai4h/20230624-ai4h@4/)! +!12 - [中国AI医疗行业白皮书](https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202504141656441858_1.pdf)! +!12 - [中美人工智能（AI）医疗器械注册审批差异](https://www.cirs-group.com/cn/md/zmrgzn%EF%BC%88ai%EF%BC%89ylqxzcspcy)! + + + + +## 🔥 最新版本特性 +--- +- 新增outline节点，实现报告大纲生成 +- 支持基于导入的报告自动提取报告模板 +- 规划节点增加基于用户查询与章节任务生成搜索计划 +- 在搜索节点引入查询改写功能，支持对改写后的多个查询进行检索和结果融合 +- 增加搜索结果切分及按照分块的相关性筛选 + +更多特性详见： [Jiuwen-deepsearch release notes](https://gitee.com/openeuler/jiuwen-deepsearch/tree/master/docs/release_notes) + +## 🚀 快速开始 +--- +### 环境要求 +- Python 3.12+ +- 推荐工具：`uv` + +### 安装步骤 +```bash +# 克隆仓库 +git clone https://gitee.com/openeuler/jiuwen-deepsearch.git +cd jiuwen-deepsearch + +# 安装依赖库 +uv sync + +# 配置所调用的LLM和搜索引擎 +# 调用大模型要求兼容OpenAI Chat Completions接口 +#·LLM_BASIC_BASE_URL : 调用大模型的url +#·LLM_BASIC_MODEL : 大模型的名字 +#·LLM_BASIC_API_KEY : 调用大模型所需的API Key +#·TAVILY_API_KEY : 外部搜索引擎的API接口 +cp .env.example .env + +# 构建工程所需的配置项 +#·log_file : 运行日志 +#·max_plan_executed_num : 最多执行的规划次数 +#·max_report_generated_num : 最多生成的报告份数 +#·recursion_limit : 单轮的最大递归深度 +#·max_task_num : 每次任务的规划上限 +#·max_search_results : 搜索结果的保留条数 +#·max_crawl_length : 单页抓取字数的上限 +cp service.yaml.example service.yaml +``` +### 控制台用户界面 +可以使用本地命令行运行项目 +```bash +# 运行命令 +uv run main.py query (例：uv run main.py 今天杭州的天气怎么样) +``` + +### 启动Web服务，通过Http接口调用 +可以使用本地命令行运行项目 +```bash +# 运行命令 +uv run start_server.py IP port (例：uv run start_server.py --host 127.0.0.1 -p 8888) +``` + +## 📚 搜索引擎支持 +### 网页搜索 +- **Tavily** ：针对AI应用程序的专用搜索API + + 需要在.env使用TAVILY_API_KEY变量在文件中进行配置 + + 注册网址：https://app.tavily.com/home +- **DuckDuckGo**：支持隐私保护的搜索引擎 + + 无需API_KEY +- **Brave Search**：支撑隐私保护的搜索引擎 + + 需要在.env使用BRAVE_SEARCH_API_KEY + + 注册网址：https://brave.com/search/api/ +- **PubMed + +## 🌟 核心特性 +--- +- **精准融合检索** + + 支持对于通用网页及本地知识库的深度检索与研究。 + + 支持基于关键词、向量、图及融合等多种检索模式，并可配置选择。 +- **知识增强** + + 支持基于知识库的静态知识构建与基于检索结果的动态知识构建，通过图检索与推理提升召回率。 + + 通过动态知识提炼与压缩，提升上下文质量并降低大模型消耗。 + +- **开放、兼容** + + 封装多种流行大模型接口， 如DeepSeek，OpenAI，Qwen等 + + 对接多种搜索工具，如网页搜索、代码执行、爬虫等，支持MCP模式。 + + 本地知识库接入支持多种文件类型，如 Word 文档、PPT、excel 表格、txt 文件、图片、PDF等。 + +- **高质量报告** + + 支持兼顾深度与广度、专业排版，可视化数据报告 + + 支持Markdown，html，ppt等多种报告格式 + + 报告内容可溯源检索内容 + +## 🏗️ API参考 +### research接口 + +#### 请求结构 +| 字段名 | 字段类型 | 字段描述 | +|:-------: |:-------: |:------: | +| messages | str | 用户查询内容 | +| local_datasets | Optional[List[str]] | 需要查询的本地知识库表uri | +| session_id | Optional[str] | 会话id | +| max_plan_iterations | Optional[int] | 最大迭代次数 | +| max_step_num | Optional[int] | 每次迭代计划的步数 | +| report_style | str | 生成报告的风格 | +| report_type | str | 生成报告的类型 | + +#### 返回结构 + +| 字段名 | 字段类型 | 字段描述 | +|:-------: |:-------: |:------: | +| session_id | str | 会话ID | +|agent | str | 消息的agent名称 | +| id | str | 消息ID | +| role | str | 消息的角色 | +| content | str | 消息内容 | +| message_type | str | 消息类型 | + +#### 样例参考 + +```http +# 请求 +POST http://127.0.0.1:6000/api/research HTTP/1.1 +Content-Type: application/json +{ + "message": "hello", + "local_datasets": "null", + "session_id": "null", + "max_plan_iterations": "5", + "max_step_num": "10", + "report_style": "null", + "report_type": "null" +} +``` + +```json +# 响应 +{ + "session_id": "null", + "agent": "entry", + "id": "3f1dfac2-db30-4d8a-b02d-d955316e7721", + "role": "assistant", + "content": "Hello! How can I assist you today?", + "message_type": "AIMessage" +} +``` + +### `MultiServerMCPClient`接口 + +#### 请求结构 +| 字段名 | 字段类型 | 字段描述 | +|:-------: |:-------: |:------: | +| `connections` | `dict[str, Connection]`或`None` | 映射服务器名称到连接配置的字典。如果为 `None`，则不建立初始连接。 | + + +### 样例参考 + +#### 工具调用时启动新会话 + +```python +from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient + +client = MultiServerMCPClient( + { + "math": { + "command": "python", + # Make sure to update to the full absolute path to your + # math_server.py file + "args": ["/path/to/math_server.py"], + "transport": "stdio", + }, + "weather": { + # Make sure you start your weather server on port 8000 + "url": "http://localhost:8000/mcp", + "transport": "streamable_http", + } + } +) +all_tools = await client.get_tools() +``` + +#### 显式启动会话 + +```python +from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient +from langchain_mcp_adapters.tools import load_mcp_tools + +client = MultiServerMCPClient({...}) +async with client.session("math") as session: + tools = await load_mcp_tools(session) +``` + + +## ❓ 版本特性追踪 +--- +各版本特性详见 [Jiuwen-deepsearch release notes](https://gitee.com/openeuler/jiuwen-deepsearch/tree/master/docs/release_notes) +## 📜 许可证 +--- +**Jiuwen-DeepSearch**使用木兰协议(Mulan PSL)，木兰协议是由中国开放原子开源基金会发布的开源许可证,旨在鼓励中国开源社区的发展。该协议强调代码共享和社区贡献,允许用户自由使用、修改和分发代码,同时要求在分发时保留原始版权声明和许可证文本,并标明修改内容。请见 [License](https://gitee.com/openeuler/jiuwen-deepsearch/blob/master/LICENSE) + +## 🙏 致谢 +--- +**Jiuwen-DeepSearch**的构建离不开开源社区的卓越成果。我们由衷感谢所有为**Jiuwen-DeepSearch**的实现提供支持的项目及贡献者，正是他们的努力，才让本项目得以落地。 + +特别向以下项目致以诚挚的谢意，感谢它们作出的宝贵贡献： + +- [LangChain](https://github.com/langchain-ai/langchain)：其强大的大语言模型交互框架为我们提供了灵活的链与代理能力，极大的简化了我们从prompt设计到多步骤任务编排的全流程开发。 +- [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) ：作为LangChain生态的重要延伸，其基于状态机的多智能体协作模型，为项目中的任务调度及动态流程控制提供了关键的技术底座。 +- [DeerFlow](https://github.com/bytedance/deer-flow)： 其提出的DeepResearch流程很好的串联了多轮查询、多轮推理及报告生成流程。DeerFlow在技术探索与开源分享上的付出，为深度搜索方向提供了宝贵的参考范式，为我们提供了宝贵的思路与实践经验。 +- [RAGFlow](http://url.com) ：其提供的本地知识库能力使得项目能实现对用户本地文档、定制化数据的精准检索与智能分析，为垂域场景下的知识注入提供了坚实的底座。 + +特别感谢上述项目的开发团队及所有社区贡献者，正是你们的持续迭代、文档完善与开源共享，让**Jiuwen-DeepSearch**能够站在巨人的肩膀上快速成长。这份开源精神也将激励我们在迭代中保持开放，期待未来能为社区贡献更多价值。 + +## 🔍 常见问题FAQ +--- -1. xxxx -2. xxxx -3. xxxx -#### 参与贡献 -1. Fork 本仓库 -2. 新建 Feat_xxx 分支 -3. 提交代码 -4. 新建 Pull Request -#### 特技 -1. 使用 Readme\_XXX.md 来支持不同的语言，例如 Readme\_en.md, Readme\_zh.md -2. Gitee 官方博客 [blog.gitee.com](https://blog.gitee.com) -3. 你可以 [https://gitee.com/explore](https://gitee.com/explore) 这个地址来了解 Gitee 上的优秀开源项目 -4. [GVP](https://gitee.com/gvp) 全称是 Gitee 最有价值开源项目，是综合评定出的优秀开源项目 -5. Gitee 官方提供的使用手册 [https://gitee.com/help](https://gitee.com/help) -6. Gitee 封面人物是一档用来展示 Gitee 会员风采的栏目 [https://gitee.com/gitee-stars/](https://gitee.com/gitee-stars/) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index 6f7bad4..52cd305 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -16,4 +16,6 @@ dependencies = [ 'langgraph', 'shortuuid', 'uvicorn', -] \ No newline at end of file + 'lxml', +] + -- Gitee From db47f3cc3f0d9939ad39e7d236e1f61a69bf30eb Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: zhouziliang Date: Thu, 24 Jul 2025 20:00:01 +0800 Subject: [PATCH 2/2] =?UTF-8?q?=E4=BF=AE=E6=94=B9README.md?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- README.md | 9 ++------- 1 file changed, 2 insertions(+), 7 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 9271696..0ae6e6a 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -31,9 +31,9 @@ ### Query1：比较全球Top5光伏企业在东南亚的产能布局，量化分析美国IRA法案对其海外供应链成本的影响 !!#ff0000 **· 输出搜索报告展示如下：**!! -#### 全球TOP5光伏企业在东南亚的产能布局及美国IRA法案影响分析 +### 全球TOP5光伏企业在东南亚的产能布局及美国IRA法案影响分析 -##### 报告要点 +#### 报告要点 !12 - **东南亚已成为中国光伏企业全球化布局的核心区域**，晶澳、天合、晶科、隆基、阿特斯五大企业在越南、泰国、马来西亚等地布局一体化产能。! !12 - **晶澳、晶科在越南各拥有8GW一体化产能**，天合光能4GW，越南成为东南亚光伏产业最集中地区。! @@ -457,8 +457,3 @@ async with client.session("math") as session: ## 🔍 常见问题FAQ --- - - - - - -- Gitee