yokingma/SearChat

何を解決するか

SearChatは、大規模言語モデル（LLM）の能力とリアルタイムのウェブ検索を組み合わせた対話型の検索体験を提供します。AIの回答を最新のウェブデータに基づかせることで、LLMの「ハルシネーション（幻覚）」や知識の陳腐化という問題を解決し、複雑なトピックについて包括的で引用付きのレポートを生成する特化型の「Deep Research」モードを提供します。

仕組み

このシステムは、マルチモデルおよびマルチエンジンアーキテクチャを採用しています。アダプターパターンを介して、さまざまなAIプロバイダー（OpenAI, Anthropic, Gemini）と検索エンジン（SearXNG, Bing, Google, Tavily, など）を統合しています。標準的なクエリに対しては対話型検索を実行し、複雑なタスクに対しては、LangChainとLangGraphによってオーケストレーションされた「Deep Research」ワークフローを利用して、知識のギャップを反復的に特定し、フォローアップ検索を実行し、引用付きの構造化されたレポートへと知見を統合します。

対象ユーザー

ライブウェブを閲覧できるAI搭載のリサーチツールを必要とするユーザー、およびdeepsearcher NPMパッケージを介して自身のNode.jsプロジェクトにディープリサーチ機能を統合したい開発者向けに設計されています。

ハイライト

• マルチモデル＆エンジン対応: 主要なLLM APIおよび、オープンソースのSearXNGを含む幅広い検索エンジンと互換性があります。
• Deep Research Mode: トピックを自動的に探索し、出典の引用を含む構造化されたレポートを生成する、反復的なAI駆動型ワークフローです。
• 対話型インターフェース: マルチターンの対話、リアルタイムのストリーミングレスポンス、およびブラウザベースのチャット履歴をサポートしています。
• 開発者フレンドリー: Turborepoモノレポ（Node.js/KoaおよびVue 3/TypeScript）で構築されており、Docker経由でデプロイ可能です。