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高中毕设开源！聚合搜索解决方案+嵌入模型

我向大家介绍一款由我从零研发的一款创新型搜索解决方案--SeeSea(看海)

这个项目没有使用任何的框架作为基础，从零实现，容易安装，拥有自包含安装包可以在各种平台上直接安装，没有什么大型依赖。

接下来我来说一下我的项目吧：
SeeSea(看海)，我手下的第1个超过20万行代码的大项目，专注于隐私，搜索质量的搜索解决方法。用rust和python混合实现

在1.0的时候完成了9大国内可访问搜索引擎集成的能力，搜索引擎包括bing，百度，bilibili，so，搜狗，yandex。可以做到1.7s~2.2s以内返回88个搜索结果到上百个搜索结果，而且集成了rss的能力，在最大程度上获取大量的相关数据，内存峰值占用仅仅132MB

现在是1.1.1版本，那么实现了一些什么呢？
1、Pro流程：一个相当完整，技术优越的设计，我整整为此设计了4天，如图3。
2、内存优化：优化了大量rust代码，计划部分py代码在1.1.5版本落地rust，充分利用rust的性能。
3、添加了一个简单的根路由前端页面
4、计划接入股票，天气等垂直数据源

后期准备引入AI总结和AI搜索结果优化，可以使用自己的模型，将所有的搜索结果的元数据作为上下文，AI可以用工具来获取元数据对应网页的上下文，可以通过搜索结果回答问题，梳理事情的起因，经过，结果。

无论你是正在完善Agent开发的AI爱好者，寻求强大数据源的数据分析师，还是希望最快得到事件全景的冷静网友，都能在这个项目中找到价值。

项目已在GitHub完全开源，包含详细的文档和部署指南。
欢迎大家Star、Fork、交流。期待你的贡献！
仓库: nostalgiatan/SeeSea

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