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Perplexica 是一款开源的人工智能搜索工具或人工智能搜索引擎，可以深入互联网寻找答案。受到 Perplexity AI 的启发，它是一个开源选项，不仅可以搜索网络，还可以理解您的问题。它使用相似性搜索和嵌入等先进的机器学习算法来完善结果，并提供明确的答案和引用的来源。

Perplexica 使用 SearxNG 保持最新且完全开源，确保您始终获得最新信息，而不会损害您的隐私。

• 本地法学硕士：您可以使用本地法学硕士，例如使用 Ollama 的 Llama3 和 Mixtral。
• 两种主要模式：
  • 副驾驶模式：（正在开发中）通过生成不同的查询来查找更相关的互联网资源来增强搜索。与普通搜索一样，SearxNG 不只是使用上下文，它会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来源。
  • 正常模式：处理您的查询并执行网络搜索。
• 焦点模式：特殊模式可以更好地回答特定类型的问题。 Perplexica 目前有 6 种对焦模式：
  • 全部模式：搜索整个网络以找到最佳结果。
  • 写作助手模式：有助于编写不需要搜索网络的任务。
  • 学术搜索模式：查找文章和论文，非常适合学术研究。
  • YouTube 搜索模式：根据搜索查询查找 YouTube 视频。
  • Wolfram Alpha 搜索模式：回答需要使用 Wolfram Alpha 进行计算或数据分析的查询。
  • Reddit 搜索模式：在 Reddit 中搜索与查询相关的讨论和意见。
• 当前信息：某些搜索工具可能会为您提供过时的信息，因为它们使用来自爬行机器人的数据并将其转换为嵌入并将其存储在索引中。与它们不同的是，Perplexica 使用元搜索引擎 SearxNG 来获取结果并重新排名并从中获取最相关的来源，确保您始终获得最新信息，而无需承担日常数据更新的开销。

它还有更多功能，例如图像和视频搜索。即将推出的功能中提到了一些计划中的功能。

安装 Perplexica 主要有两种方式 - 使用 Docker、不使用 Docker。强烈建议使用 Docker。

1. 确保 Docker 已安装并在您的系统上运行。

2. 克隆 Perplexica 存储库：

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

3. 克隆后，导航到包含项目文件的目录。

4. 将文件重命名sample.config.toml为config.toml.对于 Docker 设置，您只需填写以下字段：

   • CHAT_MODEL：要使用的 LLM 名称。比如llama3:latest（使用 Ollama）、gpt-3.5-turbo（使用 OpenAI）等。

   • CHAT_MODEL_PROVIDER：聊天模型提供商，或者openai或ollama。根据您使用的提供商，您必须填写以下字段：

     • OPENAI：您的 OpenAI API 密钥。如果您想使用 OpenAI 的模型，则只需填写此项。

     • OLLAMA：您的 Ollama API URL。您应该将其输入为http://host.docker.internal:PORT_NUMBER.如果您在端口 11434 上安装了 Ollama，请使用http://host.docker.internal:11434.对于其他端口，请进行相应调整。如果您想使用 Ollama 的模型而不是 OpenAI 的模型，则需要填写此项。

       注意：您也可以在运行 Perplexica 后从设置页面更改这些并使用不同的模型。

   • SIMILARITY_MEASURE：要使用的相似性度量（默认填写；如果您不确定，可以保留原样。）

5. 确保您位于包含该文件的目录中docker-compose.yaml并执行：

   docker compose up -d

6. 等待几分钟以完成设置。您可以在 Web 浏览器中通过http://localhost:3000访问 Perplexica。

注意：容器构建完成后，您可以直接从 Docker 启动 Perplexica，而无需打开终端。

对于没有 Docker 的设置：

1. 按照初始步骤克隆存储库并将sample.config.toml文件重命名为config.toml根目录中的文件。您需要填写此文件中的所有字段。
2. 此外，将文件夹中的.env.example文件重命名为并填写所有字段。.envui
3. 非 Docker 设置需要手动配置后端和前端。

注意：建议使用 Docker，因为它可以简化设置过程，尤其是管理环境变量和依赖项。

• 完成副驾驶模式
• 添加设置页面
• 添加对本地法学硕士的支持
• 添加发现和历史记录保存功能
• 介绍各种对焦模式

如果您发现 Perplexica 有用，请考虑在 GitHub 上给我们一颗星。这有助于更多人发现 Perplexica 并支持新功能的开发。感谢您的支持。

Perplexica 的理念是人工智能和大型语言模型应该易于每个人使用。如果您发现错误或有想法，请通过 GitHub Issues 分享。有关为 Perplexica 做出贡献的更多信息，您可以阅读CONTRIBUTING.md文件以了解有关 Perplexica 的更多信息以及如何为其做出贡献。

如果您有任何问题或反馈，请随时与我们联系。您可以在 GitHub 上创建问题或加入我们的 Discord 服务器。在那里，您可以与其他用户联系，分享您的经验和评论，并获得更多个性化的帮助。单击此处加入 Discord 服务器。要讨论常规支持之外的问题，请随时在 Discord 上与我联系itzcrazykns： 。

感谢您探索 Perplexica，这是一款人工智能驱动的搜索引擎，旨在增强您的搜索体验。我们不断努力改进 Perplexica 并扩展其功能。我们重视您的反馈和贡献，这有助于我们使 Perplexica 变得更好。不要忘记回来查看更新和新功能！