[AI Perplexica] AI驱动的开源搜索引擎

开源 0

之前，我们有介绍过 Perplexcity

现在，开源市场上，也有一款对标产品 Perplexica ，我们来看下

perplexica

界面很像

介绍

Perplexica是一个开源的、由AI驱动的搜索工具或搜索引擎，它深入互联网寻找答案。受到Perplexity AI的启发，它是一个开源选项，不仅仅搜索网络，而且理解你的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来精炼结果，并提供带有引用来源的清晰答案。

使用SearxNG保持最新且完全开源，Perplexica确保你总是获得最新信息，同时不牺牲你的隐私。

特点

  • 本地LLMs：你可以使用Ollama来利用本地LLMs，如Llama3和Mixtral。
  • 两种主要模式：
    • Copilot模式：（开发中）通过生成不同的查询来增强搜索，找到更多相关互联网资源。与仅使用SearxNG的上下文进行普通搜索不同，它会访问最匹配的页面，并尝试直接从页面找到与用户查询相关的内容。
    • 普通模式：处理你的查询并执行网络搜索。
  • 焦点模式：特定模式，更好地回答特定类型的问题。Perplexica目前有6种焦点模式：
    • 全模式：搜索整个网络，找到最佳结果。
    • 写作助手模式：有助于不需要网络搜索的写作任务。
    • 学术搜索模式：寻找文章和论文，适合学术研究。
    • YouTube搜索模式：根据搜索查询找到YouTube视频。
    • Wolfram Alpha搜索模式：使用Wolfram Alpha回答需要计算或数据分析的查询。
    • Reddit搜索模式：搜索Reddit上的讨论和与查询相关的意见。
  • 当前信息：一些搜索工具可能会提供过时信息，因为它们使用爬虫数据并将其转换为嵌入，存储在索引中。与它们不同，Perplexica使用SearxNG，一个元搜索引擎来获取结果，重新排名并找到最相关来源，确保你总是获得最新信息，而无需日常数据更新的开销。

安装

Docker(推荐)

  1. 确保在您的系统上已安装并运行Docker。
  2. 克隆Perplexica仓库：
    git clone https://github.com/ItzCrazyKns/Perplexica.git
  3. 克隆后，导航到包含项目文件的目录。
  4. 将sample.config.toml文件重命名为config.toml。对于Docker设置，您只需填写以下字段：

    • OPENAI：您的OpenAI API密钥。如果您希望使用OpenAI的模型，则只需填写此字段。

    • OLLAMA：您的Ollama API URL。您应将其输入为http://host.docker.internal:PORT_NUMBER。如果您在端口11434上安装了Ollama，请使用http://host.docker.internal:11434。对于其他端口，请相应调整。如果您希望使用Ollama的模型而不是OpenAI的模型，则需要填写此字段。

    • GROQ：您的Groq API密钥。如果您希望使用Groq的托管模型，则只需填写此字段。

      注意：启动Perplexica后，您可以从设置对话框中更改这些字段。

    • SIMILARITY_MEASURE：要使用的相似性测量（默认已填写；如果不确定，可以保留原样）。

  5. 确保您位于包含docker-compose.yaml文件的目录中，并执行：
    docker compose up -d
  6. 等待几分钟以完成设置。您可以在浏览器中访问http://localhost:3000来访问Perplexica。

注意：在容器构建完成后，您可以直接从Docker启动Perplexica，而无需打开终端。

非 Docker

  1. 安装SearXNG并在SearXNG设置中允许JSON格式。
  2. 克隆仓库并将根目录下的sample.config.toml文件重命名为config.toml。确保你完成了这个文件中所有必需的字段。
  3. 将ui文件夹中的.env.example文件重命名为.env，并填写所有必要的字段。
  4. 在填写了配置和环境文件后，在ui文件夹和根目录中运行npm i。
  5. 安装依赖项，然后在ui文件夹和根目录中执行npm run build。
  6. 最后，通过在ui文件夹和根目录中运行npm run start来启动前端和后端。

注意：推荐使用Docker，因为它简化了设置过程，尤其是对于管理环境变量和依赖项。

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