Perplexica是一個開源的人工智能搜索工具，也可以說是一款人工智能搜索引擎，它深入互聯網以找到答案。

受Perplexity AI啟發，它是一個開源選擇，不僅可以搜索網絡，還能理解您的問題。它使用先進的機器學習算法，如相似性搜索和嵌入式技術，以精細化結果，并提供附有來源的清晰答案。

利用SearxNG保持最新和完全開源，Perplexica確保您始終獲取最新的信息，而不會損害您的隱私。

特點

• 本地LLMs：您可以利用Ollama使用本地LLMs，例如Llama3和Mixtral。

• 兩種主要模式：

協作模式：（正在開發中）通過生成不同的查詢來提升搜索效果，以找到更相關的互聯網來源。與SearxNG僅使用上下文不同，它訪問頂部匹配項并嘗試直接從頁面中找到與用戶查詢相關的來源。

普通模式：處理您的查詢并執行網絡搜索。

專注模式：用于更好地回答特定類型問題的特殊模式。Perplexica目前有

• 6種專注模式：

全模式：搜索整個網絡以找到最佳結果。

寫作助手模式：適用于不需要搜索網絡的寫作任務。

學術搜索模式：找到文章和論文，非常適合學術研究。

YouTube搜索模式：根據搜索查詢找到YouTube視頻。

Wolfram Alpha搜索模式：使用Wolfram Alpha回答需要計算或數據分析的查詢。

Reddit搜索模式：在Reddit上搜索與查詢相關的討論和觀點。

• 當前信息：一些搜索工具可能會提供過時的信息，因為它們使用爬行機器人的數據并將其轉換為嵌入式并存儲在索引中。與它們不同，Perplexica使用SearxNG，一個元搜索引擎來獲取結果并重新排名，從中獲取最相關的來源，確保您始終獲取最新的信息，而無需進行每日數據更新。

  它還有許多其他功能，如圖像和視頻搜索。一些計劃中的功能在即將推出的功能中提到。

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安裝

安裝Perplexica主要有兩種方式 - 使用Docker，不使用Docker。強烈推薦使用Docker。

使用Docker開始（推薦）

1.確保在您的系統上安裝并運行了Docker。

2.克隆Perplexica存儲庫：

git clone https://github.com/ItzCrazyKns/Perplexica.git

3.克隆后，導航到包含項目文件的目錄。

4.將sample.config.toml文件重命名為config.toml。對于Docker設置，您只需要填寫以下字段：

CHAT_MODEL：要使用的LLM的名稱。比如 llama3:latest（使用Ollama），gpt-3.5-turbo（使用OpenAI），等等。

CHAT_MODEL_PROVIDER：聊天模型提供者，可以是openai或ollama。根據您使用的提供者，您需要填寫以下字段：

OPENAI：您的OpenAI API密鑰。如果您希望使用OpenAI的模型，則需要填寫此項。

OLLAMA：您的Ollama API URL。您應該輸入為http://host.docker.internal:PORT_NUMBER。如果您將Ollama安裝在端口11434上，請使用http://host.docker.internal:11434。對于其他端口，請相應調整。如果您希望使用Ollama的模型而不是OpenAI的模型，則需要填寫此項。

注意：您可以在運行Perplexica后更改這些內容，并且還可以從設置頁面中使用不同的模型。

SIMILARITY_MEASURE：要使用的相似度度量（默認情況下已填寫；如果您不確定，請保留原樣）。

5.確保您位于包含docker-compose.yaml文件的目錄中，并執行：

docker compose up -d

6.等待幾分鐘，直到設置完成。您可以在Web瀏覽器中通過http://localhost:3000訪問Perplexica。

注意：在構建容器后，您可以直接從Docker啟動Perplexica，無需打開終端。

非Docker安裝

對于不使用Docker的設置：

• 按照克隆存儲庫和將sample.config.toml文件重命名為根目錄下的config.toml的初始步驟。您需要在此文件中填寫所有字段。

• 此外，請將ui文件夾中的.env.example文件重命名為.env并完成所有字段。

• 非Docker設置需要手動配置后端和前端。

注意：建議使用Docker，因為它簡化了設置過程，特別是管理環境變量和依賴項。

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