从零开始：为ollama-deep-researcher开发自定义搜索模块全指南
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ol/ollama-deep-researcher 想要为ollama-deep-researcher本地深度研究助手开发自定义搜索模块吗？这份终极指南将带你从零开始，一步步掌握扩展搜索功能的核心技巧！✨
为什么需要自定义搜索模块？
ollama-deep-researcher是一个完全本地的网页研究和报告写作助手，它使用Ollama或LMStudio托管的任何LLM。通过自定义搜索模块，你可以：
- 🔍 接入更多搜索引擎API
- 🎯 实现特定领域的搜索优化
- 💰 降低搜索成本或提升搜索质量
- 🚀 扩展项目的应用场景
了解项目架构
首先，让我们快速了解项目的核心文件结构：
- graph.py - 包含主要的LangGraph节点和流程控制
- configuration.py - 配置管理类
- utils.py - 搜索工具的具体实现
第一步：创建自定义搜索函数
在你的自定义模块中，你需要实现一个搜索函数。参考现有实现，基本结构如下：
def my_custom_search(query: str, max_results: int = 3, fetch_full_page: bool = False):
# 你的搜索逻辑
return search_results
第二步：扩展SearchAPI枚举
在configuration.py中，你会找到SearchAPI枚举类。需要在这里添加你的自定义搜索类型：
class SearchAPI(Enum):
PERPLEXITY = "perplexity"
TAVILY = "tavily"
DUCKDUCKGO = "duckduckgo"
SEARXNG = "searxng"
MY_CUSTOM_SEARCH = "my_custom_search" # 添加这一行
第三步：集成到web_research节点
在graph.py的web_research函数中，添加对新搜索API的支持：
elif search_api == "my_custom_search":
search_results = my_custom_search(
state.search_query,
max_results=3,
fetch_full_page=configurable.fetch_full_page,
)
第四步：配置环境变量
在.env文件中添加你的API配置：
SEARCH_API=my_custom_search
MY_CUSTOM_API_KEY=your_api_key_here
实用技巧与最佳实践
1. 错误处理机制
确保你的搜索函数包含完善的错误处理，当API调用失败时能够优雅降级。
2. 结果格式标准化
返回的结果必须符合项目的数据格式要求，便于后续处理。
3. 性能优化
- 实现请求缓存
- 控制并发请求数量
- 设置合理的超时时间
4. 测试验证
使用LangGraph Studio UI测试你的自定义搜索模块，观察搜索结果是否符合预期。
常见问题解答
Q: 如何调试自定义搜索模块？ A: 可以在utils.py中添加日志输出，或者在LangGraph Studio中查看执行流程。
Q: 支持哪些编程语言？ A: 项目主要使用Python，但你可以集成任何支持HTTP API的搜索服务。
扩展思路
除了基本的搜索引擎集成，你还可以考虑：
- 🧠 智能搜索重写
- 📊 搜索结果质量评估
- 🔄 多搜索引擎融合
通过本指南，你已经掌握了为ollama-deep-researcher开发自定义搜索模块的核心方法。现在就开始动手，为你的本地研究助手添加更多强大的搜索能力吧！🎯
记住，自定义搜索模块的核心在于理解项目的架构和数据处理流程。祝你开发顺利！🚀
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
