> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.jiekou.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # DeepSearcher DeepSearcher 结合了尖端的 LLM（OpenAI o1、o3-mini、DeepSeek、Grok 3、Claude 4 Sonnet、Llama 4、QwQ 等）和向量数据库（Milvus、Zilliz Cloud 等），基于私有数据执行搜索、评估和推理，提供高度准确的答案和全面的报告。 **非常适合用于：** 企业知识管理、智能问答系统和信息检索场景。 Example Image1 ## 1.获取JieKou.AI配置信息 ### （1）获取 API 密钥注册 注册并登录 JieKou.AI，注册时填写邀请码【YGHNZ0】可得 \$2 注册奖励。 Example Image2 打开【API key】管理页面，点击添加按钮，输入自定义密钥名称，生成API密钥。 Example Image3 Example Image4 ### （2）生成并保存 API 密钥 !注意:密钥在服务端是加密存储，创建后无法再次查看，请妥善保存好密钥；若遗失需要在控制台上删除并创建一个新的密钥。 Example Image5 ### （3）获取需要使用的模型 ID 在 JieKou.AI 的模型广场找到想用的模型，复制模型id和基础URL。 Example Image6 * Gemini-3-pro-preview * Gemini-2.5-pro * Claude-sonnet-4-5 * Gpt-5.1 * Gpt-4o 其他模型ID、最大上下文及价格可参考：[模型广场](https://jiekou.vip/models-console/library?auth_res=success\&is_reg=false) ## 2.安装DeepSearcher 具体安装指南参考：[https://github.com/zilliztech/deep-searcher](https://github.com/zilliztech/deep-searcher) （1）克隆仓库 ``` git clone https://github.com/zilliztech/deep-searcher.git cd deep-searcher ``` （2）创建一个虚拟环境并激活它 ``` #MAKE SURE the python version is greater than or equal to 3.10 python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate ``` （3）安装依赖 ``` pip install -e . ``` ## 3.修改示例代码以接入 JieKou.AI 模型 示例代码位于 `examples/basic_example.py`。可以使用此示例来运行 DeepSearcher。 （1）配置 API Key 将您刚刚获取的 API Key 设置到本地环境变量`JIEKOU_API_KEY`中。 ``` export JIEKOU_API_KEY="您的 JIEKOU API Key" ``` （2）配置LLM与Embedding模型 在示例代码的 `config = Configuration()` 这一行后添加代码 ``` config.set_provider_config("llm", "JiekouAI", {"model": "claude-sonnet-4-5-20250929"}) config.set_provider_config("embedding", "JiekouAIEmbedding", {"model": "qwen/qwen3-embedding-8b"}) ``` （3）配置需要检索的文件路径与 prompt 从指定的本地路径加载文件，并将其内容存储到的集合中。修改调用 `load_from_local_files` 处的代码。 您可以使用项目提供的 `examples/data/WhatisMilvus.pdf` 文件，也可以使用您自己的文件。 如需执行时删除并重新创建该集合，可将 `force_new_collection` 设置为 `True` ``` load_from_local_files( paths_or_directory=os.path.join(current_dir, "data/WhatisMilvus.pdf"), collection_name="milvus_docs", collection_description="All Milvus Documents", force_new_collection=True, # If you want to drop origin collection and create a new collection every time,set force_new_collection to True ) question="Write a report comparing Milvus with other vector databases." ``` （4）运行示例代码在项目根目录下运行： ``` python examples/basic_example.py ```