Perplexica：开源 AI 搜索引擎，Perplexity AI 的开源替代品，支持多种搜索模式、实时信息更新

蚝油菜花
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功能：支持多种搜索模式，包括全网搜索、写作助手、学术搜索等。
实时更新：通过 SearxNG 确保搜索结果的实时性和准确性。
API 集成：支持开发者将 Perplexica 集成到自己的应用程序中。

正文（附运行示例）

Perplexica 是什么

Perplexica.png

Perplexica 是一款开源的 AI 驱动搜索引擎，是 Perplexity AI 的开源替代品。它基于机器学习算法和自然语言处理技术理解用户查询，提供精确答案。Perplexica 支持多种搜索模式，包括全网搜索、写作助手、学术搜索、YouTube 搜索、Wolfram Alpha 搜索和 Reddit 搜索。此外，Perplexica 还支持本地大型语言模型（LLM），如 Llama3 和 Mixtral，提高搜索准确性。集成 SearxNG 搜索技术确保用户获得最新的信息。

Perplexica 的主要功能

  • 本地 LLM 支持：Perplexica 支持用本地大型语言模型（LLM），如 Llama3 和 Mixtral，提高搜索准确性。
  • 常规模式：处理用户查询、执行网络搜索。
  • 专注模式：包括多种特定类型的搜索模式，如：
    • 全网搜索模式：搜索整个网络寻找最佳结果。
    • 写作助手模式：帮助进行不需要网络搜索的写作任务。
    • 学术搜索模式：搜索学术文章和论文，适合学术研究。
    • YouTube 搜索模式：根据查询找到 YouTube 视频。
    • Wolfram Alpha 搜索模式：用 Wolfram Alpha 进行需要计算或数据分析的查询。
    • Reddit 搜索模式：搜索 Reddit 找到与查询相关的讨论和意见。
  • API 集成：支持开发者将 Perplexica 集成到自己的应用程序中，使用搜索功能。
  • 实时信息更新：用 SearxNG 元搜索引擎，确保提供最新信息。

Perplexica 的技术原理

  • 用户交互：用户基于 WebSocket 发送消息到后端服务器，触发处理链。
  • 查询处理：消息被传递到一个链，该链根据聊天历史和问题预测是否需要搜索网络。如果需要，将生成一个查询。
  • 网络搜索：查询基于 SearXNG 进行网络搜索，获取信息。
  • 相似性搜索：搜索到的信息基于转换成嵌入、进行相似性搜索找到最相关的资源。
  • 响应生成：资源被传递到响应生成器，结合聊天历史、查询和资源生成回应。
  • 用户界面显示：最终的回应基于用户界面显示给用户，完成整个搜索和响应过程。

如何运行 Perplexica

使用 Docker 安装

  1. 确保 Docker 已安装并运行在系统上。
  2. 克隆 Perplexica 仓库：
git clone https://github.com/ItzCrazyKns/Perplexica.git

  1. 导航到包含项目文件的目录。

  2. 将 sample.config.toml 文件重命名为 config.toml，并填写必要的字段：

    • OPENAI：您的 OpenAI API 密钥（仅在使用 OpenAI 模型时填写）。
    • OLLAMA：您的 Ollama API URL，格式为 http://host.docker.internal:PORT_NUMBER。
    • GROQ：您的 Groq API 密钥（仅在使用 Groq 模型时填写）。
    • ANTHROPIC：您的 Anthropic API 密钥（仅在使用 Anthropic 模型时填写）。
    • SIMILARITY_MEASURE：相似性度量方法（默认已填写，不确定时可以保留）。

  3. 在包含 docker-compose.yaml 文件的目录中执行：

docker compose up -d
  1. 等待几分钟，直到设置完成。您可以通过浏览器访问 http://localhost:3000 使用 Perplexica。

使用 Perplexica 的 API

Perplexica 提供了一个 API，允许开发者将其强大的搜索功能集成到自己的应用程序中。您可以运行搜索、使用多种模型并获取查询答案。详细文档请参阅 API 文档。

资源

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