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

本文涉及的产品
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
简介: Perplexica 是一款开源的 AI 驱动搜索引擎,支持多种搜索模式和实时信息更新,适用于个人、学术和企业等不同场景。

❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日跟你分享最新的 AI 资讯和开源应用,也会不定期分享自己的想法和开源实例,欢迎关注我哦!

🥦 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 🥦


🚀 快速阅读

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. 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


❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日跟你分享最新的 AI 资讯和开源应用,也会不定期分享自己的想法和开源实例,欢迎关注我哦!

🥦 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 🥦

相关文章
|
5天前
|
人工智能
AniDoc:蚂蚁集团开源 2D 动画上色 AI 模型,基于视频扩散模型自动将草图序列转换成彩色动画,保持动画的连贯性
AniDoc 是一款基于视频扩散模型的 2D 动画上色 AI 模型,能够自动将草图序列转换为彩色动画。该模型通过对应匹配技术和背景增强策略,实现了色彩和风格的准确传递,适用于动画制作、游戏开发和数字艺术创作等多个领域。
60 16
AniDoc:蚂蚁集团开源 2D 动画上色 AI 模型,基于视频扩散模型自动将草图序列转换成彩色动画,保持动画的连贯性
|
1天前
|
人工智能 自然语言处理 JavaScript
Univer:开源全栈 AI 办公工具,支持 Word、Excel、PPT 等文档处理和多人实时协作
Univer 是一款开源的 AI 办公工具,支持 Word、Excel 等文档处理的全栈解决方案。它具有强大的功能、高度的可扩展性和跨平台兼容性,适用于个人和企业用户,能够显著提高工作效率。
29 7
Univer:开源全栈 AI 办公工具,支持 Word、Excel、PPT 等文档处理和多人实时协作
|
3天前
|
人工智能 Linux API
PromptWizard:微软开源 AI 提示词自动化优化框架,能够迭代优化提示指令和上下文示例,提升 LLMs 特定任务的表现
PromptWizard 是微软开源的 AI 提示词自动化优化框架,通过自我演变和自我适应机制,迭代优化提示指令和上下文示例,提升大型语言模型(LLMs)在特定任务中的表现。本文详细介绍了 PromptWizard 的主要功能、技术原理以及如何运行该框架。
49 8
PromptWizard:微软开源 AI 提示词自动化优化框架,能够迭代优化提示指令和上下文示例,提升 LLMs 特定任务的表现
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
X-AnyLabeling:开源的 AI 图像标注工具,支持多种标注样式,适于目标检测、图像分割等不同场景
X-AnyLabeling是一款集成了多种深度学习算法的图像标注工具,支持图像和视频的多样化标注样式,适用于多种AI训练场景。本文将详细介绍X-AnyLabeling的功能、技术原理以及如何运行该工具。
45 2
X-AnyLabeling:开源的 AI 图像标注工具,支持多种标注样式,适于目标检测、图像分割等不同场景
|
1天前
|
人工智能 数据挖掘 BI
结构化表格也成模态!浙大TableGPT2开源,最强表格AI问世
在AI快速发展中,大型语言模型(LLMs)如GPTs等展现了巨大潜力。然而,表格数据整合这一关键领域发展不足。浙江大学提出TableGPT2,使用593.8K张表格和2.36M查询-表格-输出三元组进行预训练和微调。该模型创新性地引入了表格编码器,增强了处理模糊查询、缺失列名和不规则表格的能力。TableGPT2在23个基准测试指标上表现出色,7B模型性能提升35.20%,72B模型提升49.32%。其开源代码和模型为社区提供了强大的研究工具。
21 12
|
10天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术深度解析:从基础到应用的全面介绍
人工智能(AI)技术的迅猛发展,正在深刻改变着我们的生活和工作方式。从自然语言处理(NLP)到机器学习,从神经网络到大型语言模型(LLM),AI技术的每一次进步都带来了前所未有的机遇和挑战。本文将从背景、历史、业务场景、Python代码示例、流程图以及如何上手等多个方面,对AI技术中的关键组件进行深度解析,为读者呈现一个全面而深入的AI技术世界。
66 10
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 物联网
AI赋能大学计划·大模型技术与应用实战学生训练营——湖南大学站圆满结营
12月14日,由中国软件行业校园招聘与实习公共服务平台携手魔搭社区共同举办的AI赋能大学计划·大模型技术与产业趋势高校行AIGC项目实战营·湖南大学站圆满结营。
AI赋能大学计划·大模型技术与应用实战学生训练营——湖南大学站圆满结营
|
14天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
转载:【AI系统】AI的领域、场景与行业应用
本文概述了AI的历史、现状及发展趋势,探讨了AI在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的应用,以及在金融、医疗、教育、互联网等行业中的实践案例。随着技术进步,AI模型正从单一走向多样化,从小规模到大规模分布式训练,企业级AI系统设计面临更多挑战,同时也带来了新的研究与工程实践机遇。文中强调了AI基础设施的重要性,并鼓励读者深入了解AI系统的设计原则与研究方法,共同推动AI技术的发展。
转载:【AI系统】AI的领域、场景与行业应用
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索AI在医疗诊断中的应用与挑战
【10月更文挑战第21天】 本文深入探讨了人工智能(AI)技术在医疗诊断领域的应用现状与面临的挑战,旨在为读者提供一个全面的视角,了解AI如何改变传统医疗模式,以及这一变革过程中所伴随的技术、伦理和法律问题。通过分析AI技术的优势和局限性,本文旨在促进对AI在医疗领域应用的更深层次理解和讨论。

热门文章

最新文章