zilliztech/deep-searcher

これは何？

主な機能

• 01非公開ドキュメントを対象に、複数ステップの検索・評価・推論を実行できます。
• 02Milvus、Zilliz Cloud、Qdrantなどのベクトルデータベースに対応しています。
• 03OpenAI、DeepSeek、Claude、Gemini、Ollamaなど、多くのLLMプロバイダーに対応しています。
• 04ローカルのPDF、テキスト、Markdownファイルを読み込めるほか、FireCrawlやCrawl4AIなどのクローラーを介してWebページも取り込めます。
• 05Python API、コマンドラインインターフェース、FastAPIのWebサービスを提供します。

ユースケース

• 社内にとどめる必要がある社内ドキュメントを対象に、Q&Aアシスタントを構築する。
• PDFやメモのコレクションをもとに、リサーチ形式のレポートを生成する。
• Ollamaを通じてローカルモデルでナレッジベースを検索し、完全オフラインで利用する。
• LLMや埋め込みモデルを差し替えながら、検索拡張生成パイプラインのプロトタイプを作成する。

クイックスタート

1. 1

   仮想環境を作成して有効化する

   python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
2. 2

   pipでDeepSearcherをインストールする

   pip install deepsearcher
3. 3

   OPENAI_API_KEY環境変数を設定し、READMEにあるクイックスタートのPythonデモを実行する

使う前に知っておきたいこと

• !LLM APIキー（OpenAIなど）またはOllamaのようにローカルで実行するモデルが必要です。
• !MilvusやZilliz Cloudなどのベクトルデータベースが必要で、セットアップの手間が増えます。
• !ドキュメントのWebクロール機能は開発中で、FIRECRAWL_API_KEYが必要です。

トピック

よくある質問

deep-searcher とは？

LLMとベクトルデータベースを使い、非公開データを検索・推論するオープンソースの深層リサーチツール。 DeepSearcherは、非公開データを対象に質問応答やレポート生成を行うPythonプロジェクトです。OpenAI、Qwen、DeepSeek、Claude、Llamaなどの大規模言語モデルと、MilvusやZilliz Cloudなどのベクトルデータベースを組み合わせます。質問を分解して手元のドキュメントを検索し、結果を統合して回答できます。

deep-searcher は無料で使えますか？ライセンスは？

deep-searcher は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

deep-searcher は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。deep-searcher の最終コミットは 2026年9月22日 です。

deep-searcher は何に使えますか？

社内にとどめる必要がある社内ドキュメントを対象に、Q&Aアシスタントを構築する。 PDFやメモのコレクションをもとに、リサーチ形式のレポートを生成する。 Ollamaを通じてローカルモデルでナレッジベースを検索し、完全オフラインで利用する。 LLMや埋め込みモデルを差し替えながら、検索拡張生成パイプラインのプロトタイプを作成する。

deep-searcher のインストール方法は？

仮想環境を作成して有効化する: python -m venv .venv && source .venv/bin/activate pipでDeepSearcherをインストールする: pip install deepsearcher OPENAI_API_KEY環境変数を設定し、READMEにあるクイックスタートのPythonデモを実行する

deep-searcher はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/zilliztech/deep-searcher