安装 Perplexica 主要有两种方法-有 Docker，没有 Docker。强烈推荐使用 Docker。
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确保 Docker 已安装并在您的系统上运行。
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克隆 Perplexica 存储库:
git clone https://github.com/ItzCrazyKns/Perplexica.git
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克隆之后，导航到包含项目文件的目录。
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将 sample.config.toml 文件重命名为 config.toml:
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OPENAI: 你的 OpenAI API 密钥。如果你想使用 OpenAI 的模型，你只需要填写这个。
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你的奥拉马 API 网址。你应该以 http://host.docker.internal:port_number 的身份输入。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，进行相应的调整。如果你想使用奥拉马的模型而不是 OpenAI 的模型，你需要填写这个。
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GROQ: 你的 GROQ API 密钥。如果你想使用 GROQ 的托管模型，你只需要填写这个
注意: 您可以在设置对话框中启动 Perplexica 后更改这些设置。
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SIMILARITY _ MEASURE: 要使用的相似度量(这是默认填充的; 如果不确定，可以保持原样)
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确保您在包含 docker-compose. yaml 文件的目录中，然后执行:
docker compose up -d
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等待几分钟安装完成，你可以在浏览器的 http://localhost:3000访问 Perplexica。
注意: 集装箱建成后，你可以从 Perplexica 直接从 Docker 出发，而不必开设码头。
特征
- Local LLM: 您可以使用本地 LLM，比如 Llama3和 Mixtral。
- 两种主要模式:
- Copilot 模式: (正在开发)通过生成不同的查询来寻找更多相关的互联网资源，从而提高搜索效率。就像普通搜索，而不是仅仅使用 SearxNG 的上下文，它访问顶部匹配，并试图从页面直接找到用户查询的相关资源。
- 正常模式: 处理您的查询和执行网络搜索。
- 焦点模式: 特殊模式更好地回答特定类型的问题。困惑目前有6个焦点模式:
- 所有模式: 搜索整个网络，以找到最好的结果。
- 编写助手模式: 有助于编写不需要搜索网页的任务。
- 学术搜索模式: 查找文章和论文，理想的学术研究。
- YouTube 搜索模式: 根据搜索查询查找 YouTube 视频。
- Wolfram Alpha 搜索模式: 使用 Wolfram Alpha 回答需要计算或数据分析的查询。
- Reddit 搜索模式: 搜索与查询相关的讨论和意见。
- 当前信息: 一些搜索工具可能会给你过时的信息，因为他们使用的数据从爬行机器人，并转换成嵌入式和存储在一个索引。与它们不同的是，Perplexica 使用 SearxNG，这是一个元搜索引擎，可以获得结果，重新排序，并从中获得最相关的信息源，确保您总是能够获得最新的信息，而不需要每天更新数据。
它还有很多功能，比如图像和视频搜索，一些计划中的功能将在下一个功能中提到。
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