Perplexica 是 Perplexity.ai 的开源 AI 搜索引擎替代品
划重点:
🔍 Perplexica 是一个开源项目,利用大型语言模型(LLMs)和人工智能功能,为 Perplexity AI 等专有 AI 搜索引擎提供隐私保护的替代方案。
🔍 Perplexica 使用 LLMs 结合相似性搜索和嵌入模型等机器学习算法,以精确搜索结果并提供带有来源的一致答案。
🔍 Perplexica 的架构包括几个组件:基于 Web 的用户界面、用于预测下一步的代理和链、用于 Web 搜索的 SearXNG、用于理解内容和编写答案的 LLMs,以及用于重新排序搜索结果的嵌入模型。
Perplexica 是一个开源项目,旨在提供一个隐私保护的 AI 搜索引擎,作为 Perplexity AI 等专有选项的替代方案。它利用大型语言模型(LLMs)和人工智能功能,提供了一个开放的搜索解决方案。

产品入口:https://top.aibase.com/tool/perplexica
Perplexica 使用 LLMs 结合机器学习算法(如相似性搜索和嵌入模型)来细化搜索结果,并提供带有来源的一致答案。其架构包括几个核心组件:一个基于 Web 的用户界面,用于预测下一步的代理和链,用于 Web 搜索的 SearXNG,用于理解内容和编写答案的 LLMs,以及用于重新排序搜索结果的嵌入模型。
整个流程如下:用户请求发送到后端服务器,触发搜索链。它确定是否需要进行 Web 搜索。如果需要,将发送搜索查询到 SearXNG 中的正常模式。结果将转换为嵌入,并经过相似性搜索以找到最相关的来源。这些来源将传递给响应生成器,该生成器将准确生成答案并将其发送到用户界面。语言模型会引用这些来源。
Perplexica 有两种主要模式: "C o p i l o t 模式"(仍在开发中)旨在通过根据用户搜索生成多个查询来找到更相关的 Web 来源。 "Normal 模式" 处理查询并执行 Web 搜索。
此外,Perplexica 提供了六种专注模式,旨在为特定类型的问题提供最佳答案:包括 "全模式" 用于广泛的 Web 搜索,"写作助手" 用于写作任务,"学术搜索" 用于科学研究,"YouTube 搜索" 用于视频,"Wolfram Alpha 搜索" 用于计算和数据分析,以及 "Reddit 搜索" 用于讨论和观点。
Perplexica 最好通过 Docker 进行安装,但也可以在没有 Docker 的情况下安装。Perplexica 可以在浏览器中设置为替代搜索引擎。
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