Perplexica
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Perplexica
紹介 :
Perplexicaは、ウェブを検索するだけでなく、ユーザーの質問を理解するAI駆動型のオープンソース検索エンジンです。 類似性検索や埋め込みなどの高度な機械学習アルゴリズムを使用して結果を最適化し、引用元を明確に示した回答を提供します。 SearxNGを使用することで常に最新情報が提供され、完全にオープンソースであるため、プライバシーを損なうことなく最新の情報を入手できます。
ターゲットユーザー :
["研究者や学生:学術検索モードで論文や記事を迅速に見つけることができます。","コンテンツクリエイター:ライティングアシスタントモードで執筆効率を向上させることができます。","技術開発者:ローカルLLMを使用して開発やテストを行うことができます。","一般ユーザー:全モードでウェブ全体を検索し、最適な結果を見つけることができます。"]
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 169.5K
使用シナリオ
学生が学術検索モードを使用して研究論文を作成します。
コンテンツクリエイターがライティングアシスタントモードを使用してブログ記事を作成します。
技術開発者がローカルLLMを使用してアルゴリズムを開発します。
一般ユーザーが全モード検索を使用して特定の情報を見つけます。
製品特徴
Llama3やMixtralなどのローカル大型言語モデル(LLM)を使用します。
コパイロットモード(開発中)と通常モードの2つの主要モードがあります。
全モード、ライティングアシスタントモード、学術検索モード、YouTube検索モード、Wolfram Alpha検索モード、Reddit検索モードを含む6つの特化モードがあります。
SearxNGを使用しているので、毎日のデータ更新は不要です。常に最新情報にアクセスできます。
画像と動画の検索に対応しています。
今後の機能として、コパイロットモードの完成、設定ページの追加、ローカルLLMのサポート、検索履歴の保存機能の追加、様々な特化モードの導入などを計画しています。
使用チュートリアル
Dockerがシステムにインストールされ、実行されていることを確認します。
Perplexicaリポジトリをクローンします: `git clone https://github.com/ItzCrazyKns/Perplexica.git`
プロジェクトファイルを含むディレクトリに移動します。
`sample.config.toml`ファイルを`config.toml`に名前変更します。
CHAT_MODELやCHAT_MODEL_PROVIDERなど、必要なフィールドをDockerの設定に合わせて入力します。
`docker-compose.yaml`ファイルを含むディレクトリで実行します: `docker compose up -d`
設定が完了するまで数分待ちます。
WebブラウザでPerplexicaにアクセスします: `http://localhost:3000`
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