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Level Navi Agent Search
Level Navi Agent Search
Level-Navi Agent适合研究人员和开发者，用于评估和开发大语言模型在中文网络搜索任务中的应用。它为模型的搜索能力提供了标准化的评估工具，帮助优化模型性能。
AI搜索研究工具#大语言模型#网络搜索#数据集#零样本学习#少样本学习普通产品开源
总访问量： 492,133,528
占比最多地区： US(19.34%)
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产品介绍
网站流量
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替代品
简介
Level-Navi Agent是一个开源的通用网络搜索代理框架，能够将复杂问题分解并逐步搜索互联网上的信息，直至回答用户问题。它通过提供Web24数据集，覆盖金融、游戏、体育、电影和事件等五大领域，为评估模型在搜索任务上的表现提供了基准。该框架支持零样本和少样本学习，为大语言模型在中文网络搜索代理领域的应用提供了重要参考。
截图
产品特色
支持零样本和少样本学习，适应不同模型需求
提供Web24数据集，涵盖金融、游戏、体育、电影和事件五大领域
兼容多种大语言模型，可灵活部署
逐步搜索能力，精准理解复杂问题
开源框架，便于开发者扩展和定制
使用教程
1. 克隆项目：通过`git clone https://github.com/chuanruihu/Level-Navi-Agent-Search.git`获取代码。
2. 创建Python虚拟环境：使用`conda create --name ai_search python=3.11`创建环境。
3. 安装依赖：进入项目目录后运行`pip install -r requirements.txt`安装依赖。
4. 配置搜索引擎API：在配置文件中设置Bing API Key。
5. 启动测试：运行示例代码`python terminal.py`进行测试。
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
最新流量情况
月访问量
4.92m
平均访问时长
393.01
每次访问页数
6.11
跳出率
36.20%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
19.34%
中国
13.25%
印度
9.32%
俄罗斯
4.28%
德国
3.63%
地理流量分布全球图
替代品
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该产品是一个 Python 脚本，利用 Gemini API 从 arXiv 获取和总结研究论文。
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Brave Search MCP Server 是由 Brave Software 开发的网络搜索工具，拥有超过 100 亿网页的索引，支持本地搜索功能，能快速提供用户需要的信息，适合寻找实时、本地化的商家和服务。
AI搜索#本地搜索
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