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andrewji8

Being towards death

Heed not to the tree-rustling and leaf-lashing rain, Why not stroll along, whistle and sing under its rein. Lighter and better suited than horses are straw sandals and a bamboo staff, Who's afraid? A palm-leaf plaited cape provides enough to misty weather in life sustain. A thorny spring breeze sobers up the spirit, I feel a slight chill, The setting sun over the mountain offers greetings still. Looking back over the bleak passage survived, The return in time Shall not be affected by windswept rain or shine.
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本地搭建属于你自己的AI搜索引擎,太强了!

今天逛 Github,发现一个最近两天非常热门的开源项目 - FreeAskInternet,star 数在狂涨,仅仅几天时间已经有 5K+star 了。

项目简介
FreeAskInternet 是一个完全免费、私密且在本地运行的搜索聚合器和答案生成器(即问答 AI 工具),使用 LLM 技术,无需 GPU。

我们可以直接可以进行提问,项目将使用 searxng 进行多引擎搜索,并将搜索结果与 ChatGPT3.5 LLM 结合,基于搜索结果生成答案。

所有过程在本地运行,可以完全不需要 GPU 或 OpenAI 或 Google API 密钥。

这个项目 4 月初才开源,短短数天的时间就已经有 5.6k star 了,并且在持续的增加。
功能特性
完全免费(无需任何 API 密钥)
完全本地(不需要 GPU,任何计算机都可以运行)
完全私密(所有都在本地运行,使用定制 llm)
不使用 LLM 硬件(无需 GPU)
使用免费 ChatGPT3.5 / Qwen / Kimi / ZhipuAI (GLM) API(无需 API 密钥)
支持自定义 LLM(ollama,llama.cpp)
使用 Docker Compose 快速部署和易于操作
网页和移动设备友好界面,设计用于 Web 搜索增强 AI 聊天,可轻松从任何设备访问。
工作原理
1、项目在 FreeAskInternet UI 界面(在本地运行)中接收用户输入的问题,并调用 searxng(在本地运行)在多个搜索引擎上进行搜索。
2、爬取搜索结果链接内容并传递给 ChatGPT3.5 / Kimi / Qwen / ZhipuAI /ollama(使用自定义 llm),请 LLM 根据这些内容作为参考回答用户问题。
3、将答案流式传输到 Chat UI。
4、项目支持自定义 LLM 设置,从理论上来说支持无限的 llm。
项目安装部署
部署方式也很简单,官方推荐使用 docker

git clone https://github.com/nashsu/FreeAskInternet.git
cd ./FreeAskInternet
docker-compose up -d

然后浏览器里打开下面这个地址即可:http://localhost:3000

image
FreeAskInternet 是一款集免费、本地、隐私、强大搜索和智能问答于一身的实用工具。它打破了传统搜索引擎的局限,让你能够更加高效地获取信息。

更多项目细节功能,感兴趣的小伙伴自行到项目地址进行查看。

项目地址:
https://github.com/nashsu/FreeAskInternet

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