功能

基于 LLM 的迭代式深度搜索服务，能够：

• 将复杂问题分解为多个子查询

• 迭代搜索收集多源信息

• 评估信息充分性，动态调整搜索策略

• 综合生成结构化分析报告

适用场景

• 复杂问题需要多角度分析

• 需要综合多个来源的信息

• 要求生成完整的研究报告

调用方式

from services.deepsearch_service.client import DeepSearchClient

client = DeepSearchClient()

健康检查

status = client.health_check()

深度搜索（默认参数）

result = client.search("Python异步编程的最佳实践有哪些？")

自定义参数

result = client.search( query="如何设计一个高可用的微服务架构？", max_iterations=3, # 最大迭代次数 (1-5) queries_per_iteration=3, # 每轮查询数 (1-5) depth_level="deep" # 搜索深度: quick/normal/deep )

获取报告和来源

print(result["report"]) for source in result["sources"]: print(f"- {source['title']}: {source['url']}")

返回格式

{ "query": "Python异步编程的最佳实践有哪些？", "report": "# Python异步编程最佳实践\n\n## 1. 核心概念...", "sources": [ { "title": "Python官方asyncio文档", "url": "https://docs.python.org/...", "relevance": 0.95, "snippet": "asyncio是Python标准库中的异步I/O框架..." } ], "iterations": [ { "iteration": 1, "queries": ["Python asyncio 教程", "async await 用法"], "results_count": 6, "key_findings": ["asyncio是标准库组件"] } ], "total_iterations": 2, "total_sources": 8, "elapsed_seconds": 45.32, "search_timestamp": "2025-12-28T18:30:00" }

与 websearch_service 的区别

特性 WebSearch DeepSearch

搜索模式 单轮搜索 迭代多轮搜索

查询策略 直接使用输入 LLM 分解/优化

输出格式 结构化列表 综合报告 + 来源

响应时间 10-30s 30-120s