Perplexica：开源AI搜索引擎，打造你的智能搜索体验

在信息爆炸的时代，我们每天都需要从海量数据中快速找到所需信息。传统搜索引擎往往只返回链接列表，而无法直接回答我们的问题。

Perplexica的出现改变了这一现状。作为一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅能搜索网页内容，还能理解用户的问题并提供精准、直接的回答。

值得一提的是，Perplexica被誉为Perplexity AI的开源替代品，为用户提供了自托管智能搜索的绝佳选择。作为开源项目，它允许用户完全控制自己的搜索体验和数据隐私。

一、什么是Perplexica？¶

Perplexica是一个基于大型语言模型（LLM）驱动的开源搜索引擎，它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入式技术来完善搜索结果，并提供搜索结果的数据来源。

与传统的搜索引擎不同，Perplexica不仅返回链接列表，而是直接理解用户问题并提供精准回答，同时标明信息来源，确保信息的可追溯性。

项目地址：https://github.com/ItzCrazyKns/Perplexica

二、Perplexica的核心功能¶

1. 多种搜索模式¶

Perplexica提供了多种搜索模式，满足不同场景的需求：

全部模式（All Mode）：搜索整个网络以找到最佳结果。
写作助手模式（Writing Assistant Mode）：有助于完成不需要搜索网络的写作任务。
学术搜索模式（Academic Search Mode）：查找文章和论文，非常适合学术研究。
YouTube搜索模式（YouTube Search Mode）：根据搜索查询查找YouTube视频。
Wolfram Alpha搜索模式（Wolfram Alpha Search Mode）：使用Wolfram Alpha回答需要计算或数据分析的查询。
Reddit搜索模式（Reddit Search Mode）：在Reddit上搜索与查询相关的讨论和意见。

2. 本地模型支持¶

Perplexica支持使用Ollama部署本地模型，例如Qwen、DeepSeek、Llama、Mistral、llama3、Mixtral等，同时也支持OpenAI、Claude、Gemini等云端模型，让用户可以根据需求选择本地或云端部署，保护数据隐私。

3. 实时信息更新¶

与一些使用爬虫数据并转换为嵌入存储在索引中的搜索工具不同，Perplexica使用SearxNG（一种元搜索引擎）来获取结果，并重新排名找到最相关的资源，确保用户总是能获取最新的信息，而不需要每天更新数据。

4. 两种主要模式¶

Perplexica提供两种主要的工作模式：

普通模式（Normal Mode）：处理用户的查询并执行网络搜索，提供直接的答案。
Copilot模式（开发中）：通过生成不同的查询来查找更多相关的互联网资源，从而提高搜索效率。与常规搜索不同，它不仅使用SearxNG的上下文，还访问最热门的匹配项，并尝试直接从页面查找与用户查询相关的资源。

三、Perplexica的技术架构¶

Perplexica的架构设计精巧，主要包括以下几个组件：

1. 前端技术栈¶

Next.js：现代化的React框架，用于构建用户界面
TypeScript：提供类型安全的JavaScript开发体验
Tailwind CSS：实用优先的CSS框架，用于快速样式开发

2. 后端技术¶

Node.js：高性能的JavaScript运行时环境
SearxNG：开源元搜索引擎，用于在网络上搜索资源
机器学习模型：支持多种AI模型集成，包括OpenAI、Ollama等

3. 数据库¶

Drizzle ORM：类型安全的数据库工具，用于数据操作

4. 大语言模型（LLMs）¶

用于理解内容、撰写回应和引用来源。支持多种模型提供商，包括OpenAI、Claude、Gemini、Groq、DeepSeek等，以及通过Ollama部署的本地模型。

5. 嵌入模型¶

为了提高搜索结果的准确性，嵌入模型使用相似性搜索算法（如余弦相似性和点积距离）重新排名结果。

6. 工作流程¶

用户通过Web界面发送查询到后端服务器。
查询被传递到处理链，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，将生成一个查询并基于SearxNG进行网络搜索，获取信息。
搜索到的信息转换成嵌入，进行相似性搜索找到最相关的资源。
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。
最终的回应通过用户界面显示给用户，完成整个搜索和响应过程。

四、如何安装和使用Perplexica¶

使用Docker安装（推荐）¶

确保Docker已安装并运行在系统上。
克隆Perplexica仓库：
git clone https://github.com/ItzCrazyKns/Perplexica.git
导航到包含项目文件的目录。
将sample.config.toml文件复制为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）。
- CUSTOM_OPENAI：您的OpenAI-API兼容的本地服务器URL、模型名称和API密钥。
- OLLAMA：您的Ollama API URL，格式为http://host.docker.internal:11434。
- 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）。
- Gemini：您的Gemini API密钥（仅在使用Google模型时填写）。
- DEEPSEEK：您的Deepseek API密钥（仅在使用Deepseek模型时填写）。
- AIMLAPI：您的AI/ML API密钥（仅在使用AI/ML API模型和嵌入时填写）。
启动服务：
docker compose up -d

其他安装方式¶

除了Docker安装外，Perplexica还支持非Docker安装：

安装SearXNG并在SearXNG设置中允许JSON格式。
克隆仓库并在根目录中将sample.config.toml文件重命名为config.toml。确保完成此文件中的所有必填字段。
填写配置后，运行npm i安装依赖。
然后执行npm run build构建项目。
最后，通过运行npm run start启动应用程序。

注意：推荐使用Docker，因为它简化了设置过程，特别是在管理环境变量和依赖项方面。

其他功能¶

支持图像和视频搜索
可以通过浏览器设置将其作为默认搜索引擎使用
支持API集成，可嵌入到其他应用中
提供设置界面，可配置各种模型参数和搜索偏好

五、Perplexica的优势¶

1. 开源自托管¶

作为开源项目，Perplexica允许用户完全控制自己的搜索体验和数据，无需依赖第三方服务。

2. 多样化的搜索模式¶

六种专注模式满足不同场景需求，从学术研究到日常写作，从视频搜索到专业计算，一应俱全。

3. 实时信息¶

使用SearxNG元搜索引擎，确保提供最新信息，而不是过时的索引数据。

4. 灵活的模型支持¶

既可以使用OpenAI等云端模型，也可以通过Ollama使用本地模型，满足不同用户对隐私和性能的需求。

5. 智能搜索体验¶

不仅返回链接，而是直接回答问题，并提供信息来源，让用户既能获得答案，又能验证信息可靠性。

六、总结¶

Perplexica代表了搜索引擎的未来发展方向——从简单的链接列表到智能问答助手。它结合了传统搜索引擎的广度和AI助手的深度，为用户提供了一种全新的信息获取方式。

无论是研究人员、开发者，还是普通用户，都可以通过Perplexica获得更高效、更智能的搜索体验。而其开源自托管的特点，更是为注重数据隐私的用户提供了理想选择。

需要注意的是，作为开源项目，Perplexica仍在持续开发和完善中，某些高级功能可能不如商业产品成熟。但对于追求数据隐私和定制化需求的用户来说，Perplexica绝对是一个值得尝试的选择。

如果你正在寻找一个能够理解你问题并直接给出答案的搜索引擎，同时又希望保持数据控制权，那么Perplexica值得一试。

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