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nanoPerplexityAI

轻量级AI搜索问答系统

nanoPerplexityAI是一个开源项目,通过简洁的Python代码复现了perplexity.ai的核心功能。该系统整合大型语言模型与Google搜索,提供带引用的智能问答服务。其架构涵盖查询分析、网页搜索、上下文构建和答案生成。项目特点包括易于部署、使用简单,并支持多种答案可视化方式,为开发者和研究人员提供了探索AI辅助搜索的便捷工具。

nanoPerplexityAI

meme

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

  1. 获取用户查询
  2. 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
  3. 使用系统提示词 + 网页上下文 + 用户查询构建提示
  4. 调用LLM API生成答案
  5. 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
  • 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

answers

致谢

感谢perplexity.ai提供的精彩创意,感谢clarity-aiPerplexica为perplexity.ai的开源实现提供的编码灵感。

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