zilliztech/deep-searcher

¿Qué es?

Funciones clave

• 01Búsqueda, evaluación y razonamiento en varios pasos sobre documentos privados.
• 02Compatible con bases de datos vectoriales como Milvus, Zilliz Cloud y Qdrant.
• 03Compatible con muchos proveedores de LLM, como OpenAI, DeepSeek, Claude, Gemini y Ollama.
• 04Carga archivos locales PDF, de texto y Markdown, además de páginas web mediante rastreadores como FireCrawl y Crawl4AI.
• 05Ofrece una API de Python, una interfaz de línea de comandos y un servicio web de FastAPI.

Casos de uso

• Crear un asistente interno de preguntas y respuestas sobre documentos de la empresa que deben permanecer dentro de ella.
• Generar informes de tipo investigativo a partir de una colección de PDF y notas.
• Buscar en una base de conocimiento con un modelo local mediante Ollama para trabajar completamente sin conexión.
• Crear prototipos de pipelines de generación aumentada por recuperación con LLM y modelos de embeddings intercambiables.

Inicio rápido

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   Crea y activa un entorno virtual

   python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
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   Instala DeepSearcher con pip

   pip install deepsearcher
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   Configura la variable de entorno OPENAI_API_KEY y, después, ejecuta la demo de Python de inicio rápido del README

Antes de usarlo

• !Necesita una clave de API de LLM (por ejemplo, de OpenAI) o un modelo ejecutado localmente, como Ollama.
• !Requiere una base de datos vectorial, como Milvus o Zilliz Cloud, lo que añade trabajo de configuración.
• !El rastreo web de documentos aún está en desarrollo y requiere una FIRECRAWL_API_KEY.

Temas

Preguntas frecuentes

¿Qué es deep-searcher?

Herramienta open source de investigación profunda que busca y razona sobre datos privados mediante LLM y bases de datos vectoriales. DeepSearcher es un proyecto de Python para responder preguntas y generar informes a partir de datos privados. Combina modelos de lenguaje de gran tamaño como OpenAI, Qwen, DeepSeek, Claude y Llama con bases de datos vectoriales como Milvus y Zilliz Cloud, para desglosar una pregunta, buscar en tus propios documentos y responder con un resultado sintetizado.

¿deep-searcher es gratuito? ¿Qué licencia tiene?

deep-searcher es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.

¿deep-searcher sigue mantenido?

Mantenimiento activo. El último commit de deep-searcher fue el 22 sept 2026.

¿Para qué puedo usar deep-searcher?

Crear un asistente interno de preguntas y respuestas sobre documentos de la empresa que deben permanecer dentro de ella. Generar informes de tipo investigativo a partir de una colección de PDF y notas. Buscar en una base de conocimiento con un modelo local mediante Ollama para trabajar completamente sin conexión. Crear prototipos de pipelines de generación aumentada por recuperación con LLM y modelos de embeddings intercambiables.

¿Cómo se instala deep-searcher?

Crea y activa un entorno virtual: python -m venv .venv && source .venv/bin/activate Instala DeepSearcher con pip: pip install deepsearcher Configura la variable de entorno OPENAI_API_KEY y, después, ejecuta la demo de Python de inicio rápido del README

¿Dónde consigo deep-searcher?

El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/zilliztech/deep-searcher