nanoPerplexityAI
开源perplexity.ai的最简单和最直观的开源实现,这是一个引用Google信息的大型语言模型(LLM)服务。没有复杂的图形界面或LLM代理参与,仅仅100行Python代码(更新后的代码略多一些🙇)。更多解释请查看这个视频!
架构
- 获取用户查询
- LLM检查用户查询,决定是否执行Google搜索,如果搜索,则将用户查询重新表述为适合Google的查询,以查找相关网页URL并获取文本。(实际上,PerplexityAI搜索其已索引的源)
- 使用
系统提示词 + 网页上下文 + 用户查询
构建提示 - 调用LLM API生成答案
- 格式化引用并将LLM答案保存到markdown文件中以便可视化
安装
pip install googlesearch-python requests beautifulsoup4 lxml openai
快速开始
export OPENAI_API_KEY=<你的OpenAI API密钥>
python nanoPerplexityAI.py
脚本会提示你输入问题,然后它会在<query>.md
中生成答案
查看nanoPerplexityAI的答案:
有几种简单的方法可以可视化答案:
- 在你的编辑器中打开,例如VScode
- 在Markdown Playground中打开
- 将它们推送到你的github仓库
查看nanoPerplexityAI已经生成的答案
致谢
感谢perplexity.ai提供的精彩创意,感谢clarity-ai和Perplexica为perplexity.ai的开源实现提供的编码灵感。