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# DeepSearch 搜尋邏輯與UI優化

## 概述

本次優化主要針對兩個方面:
1. **智能搜尋邏輯** - 從固定搜尋深度改為AI驅動的適應性搜尋
2. **用戶界面改善** - 將所有功能整合到單一頁面,提升用戶體驗

## 🚀 主要新功能

### 1. 適應性搜尋 (Adaptive Search)

#### 原有問題
- 搜尋深度固定,無法根據結果質量動態調整
- 可能進行不必要的重複搜尋
- 無法根據實際需求停止搜尋

#### 新解決方案
- **智能決策**: LLM分析每次搜尋結果,決定是否繼續
- **JSON控制**: AI輸出結構化決策,包含原因和信心度
- **動態停止**: 根據覆蓋度、質量和收益遞減自動停止

#### 技術實現
```python
def adaptive_deep_search(self, topic: str, keywords: List[str], max_iterations: int = 5)
```

#### AI決策標準
1. **覆蓋度** - 是否獲得主題的全面信息
2. **質量** - 結果是否相關且高質量
3. **收益遞減** - 新搜尋是否提供顯著不同的信息
4. **完整性** - 是否有足夠信息回答研究問題

#### JSON輸出格式
```json
{
"continue": true/false,
"reason": "簡短解釋決策原因",
"confidence": 1-10,
"suggested_focus": ["建議的下一個關注領域"]
}
```

### 2. 搜尋控制日誌

新增完整的搜尋決策追蹤:
- 每次迭代的決策記錄
- AI信心度趨勢分析
- 搜尋停止原因統計
- JSON格式導出,便於分析

### 3. 用戶界面優化

#### 原有問題
- 功能分散在多個頁面
- 缺乏即時狀態反饋
- 用戶體驗不夠流暢

#### 新界面特色
- **單頁面設計** - 所有功能在同一頁面
- **響應式布局** - 左側控制面板,右側結果展示
- **即時狀態** - 實時狀態指示器
- **視覺改善** - 現代化設計與圖標
- **智能配置** - 適應性搜尋作為推薦選項

#### 新增UI元素
- 🔍 DeepSearch標題與圖標
- ⚙️ 集中式設置面板
- 🤖 適應性搜尋開關
- 📊 實時進度展示
- 📥 結果下載區域

## 🔧 配置選項

### 傳統固定搜尋
- **廣度**: 1-8 平行搜尋路徑
- **深度**: 1-5 迭代搜尋次數

### 智能適應性搜尋 (推薦)
- **最大迭代**: 2-10 次
- **自動停止**: AI決定何時停止
- **決策透明**: 完整的決策日誌

## 📁 輸出文件

研究完成後會生成:
1. `report.md` - 最終研究報告
2. `search_logs.json` - 完整搜尋日誌
3. `search_control_log_*.json` - AI決策記錄 (新增)
4. `content_quality_report.md` - 內容質量分析
5. `extracted_webpages/` - 提取的網頁內容

## 🎯 使用建議

### 新用戶
1. 啟用 "Use Adaptive Search" (推薦)
2. 設置最大迭代數為 5
3. 保持 "Extract Full Webpage Content" 開啟

### 高級用戶
- 可根據需求調整最大迭代數
- 關注搜尋控制日誌以了解AI決策過程
- 比較適應性搜尋與固定搜尋的效果

## 🔬 技術細節

### 適應性搜尋流程
1. **初始搜尋** - 基於用戶問題生成關鍵字
2. **結果分析** - LLM評估搜尋結果質量
3. **決策制定** - AI決定是否繼續搜尋
4. **關鍵字精煉** - 如果繼續,生成新的搜尋詞
5. **迭代重複** - 直到AI決定停止或達到最大次數

### fallback機制
- JSON解析失敗時的文本分析
- 網絡錯誤時的啟發式決策
- 確保系統穩定運行

## 🚀 性能優化

- 減少不必要的搜尋迭代
- 智能關鍵字生成
- 更高效的結果篩選
- 改善的用戶界面響應性

## 🔄 向後兼容

- 保留原有的固定深度搜尋選項
- 所有現有功能依然可用
- 平滑的遷移路徑

---

*這些優化讓DeepSearch更智能、更高效、更易用,同時為用戶提供了更好的控制和透明度。*
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