🚀 Perplexica - 一款AI驱动的搜索引擎 🔎

概述

Perplexica 是一款开源的 AI 驱动搜索工具，旨在深入互联网寻找答案。它汲取了 Perplexity AI 的灵感，不仅能够在网络上搜索，还能理解用户的提问。该工具采用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入技术，以精炼结果，并提供明确的答案及来源。

Perplexica 使用 SearxNG 来保持信息的及时性，它确保在不损害用户隐私的情况下，始终提供最新的信息。

功能特性

Perplexica 具备一系列强大的功能，使其在众多搜索引擎中独树一帜：

• 本地大型语言模型 (LLMs)：用户可以使用 Qwen、DeepSeek、Llama 和 Mistral 等本地 LLM。
• 两种主要模式：
  • 助手模式：提升搜索体验，通过生成不同的查询找到更相关的网络源。它不仅仅使用 SearxNG 的上下文，而是访问顶部匹配项，直接从页面中寻找用户查询的相关来源。
  • 普通模式：处理用户查询并进行网络搜索。
• 聚焦模式：为了更好地回答特定类型的问题，Perplexica 目前支持六种聚焦模式：
  • 全部模式：搜索整个网络以寻找最佳结果。
  • 写作助手模式：在不需要网络搜索的写作任务中提供帮助。
  • 学术搜索模式：寻找文章和论文，适合学术研究。
  • YouTube 搜索模式：根据搜索查询查找 YouTube 视频。
  • Wolfram Alpha 搜索模式：处理需要计算或数据分析的问题。
  • Reddit 搜索模式：在 Reddit 上搜索与查询相关的讨论和观点。
• 当前信息：与许多搜索工具仅依赖爬虫机器人获取信息不同，Perplexica 使用 SearxNG 作为元搜索引擎，确保用户获得最新信息而无需每天更新数据。
• API 接口：开发者可以将 Perplexica 集成到现有应用程序中，充分利用其强大的搜索功能。

Perplexica 还支持图像和视频搜索，未来还将推出更多功能。关于更多计划功能的信息，可参见即将推出的功能部分。

安装步骤

Docker 安装（推荐）

1. 确保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. 在包含项目文件的目录中，重命名 sample.config.toml 文件为 config.toml。如果使用 Docker，只需填写以下字段：

   • OPENAI: 你的 OpenAI API 密钥（如希望使用 OpenAI 的模型）。
   • OLLAMA: Ollama API 的 URL，格式为 http://host.docker.internal:PORT_NUMBER。
   • 注意：其他 API，如 GROQ、Anthropic 可根据需要填写。

4. 进入包含 docker-compose.yaml 文件的目录，然后执行：

   docker compose up -d
   

5. 等待几分钟，初始化完成后，可以通过 http://localhost:3000 访问 Perplexica。

非 Docker 安装

1. 安装 SearXNG，并在其设置中允许 JSON 格式。
2. 克隆仓库，重命名 sample.config.toml 为 config.toml，并确保完成所有必需字段。
3. 执行 npm i 安装依赖项，然后运行 npm run build。
4. 最后，通过执行 npm run start 启动应用。

注意：建议使用 Docker 安装以简化设置过程。

使用 Perplexica 作为搜索引擎

要将 Perplexica 作为 Google 或 Bing 等传统搜索引擎的替代方案，或希望通过浏览器搜索栏快速访问，请按照以下步骤操作：

1. 打开浏览器设置。
2. 找到 ‘搜索引擎’ 部分。
3. 添加新网站搜索，URL 为 http://localhost:3000/?q=%s。如在本地未托管，请替换为你的 IP 地址或域名。
4. 点击添加按钮。现在，你可以直接通过浏览器搜索栏使用 Perplexica。

使用 Perplexica 的 API

Perplexica 提供 API，开发者可以将其强大的搜索引擎集成到自己的应用中。有关更多信息，请查看完整文档。API 文档。

即将推出的功能

• 增加设置页面
• 添加对本地 LLM 的支持
• 历史保存功能
• 引入各种聚焦模式
• 添加 API 支持
• 添加发现功能
• 最终确定助手模式

Perplexica 是一款不断发展的工具，具有强大的功能和丰富的使用场景，可以帮助用户高效地获取信息。对于开发者和普通用户来说，Perplexica 都是一个不可多得的资源。

同类项目的功能和特点

1. Algolia: 专注于提供快速精准的搜索体验，支持多种类型的数据源，自定义搜索接口。
2. Elasticsearch: 提供强大的实时数据搜索和分析功能，适合用于大规模数据集的搜索需求。
3. Solr: 另一个成熟的开源搜索平台，具有高可扩展性和灵活性，支持多语言和复杂搜索需求。

以上项目各有其特色，适用于不同需求的用户。在选择合适的搜索引擎时，建议结合自身具体业务需求与使用场景。