本地搭建属于你自己的AI搜索引擎 支持多家AI模型

FreeAskInternet 是一个完全免费、私有且本地运行的搜索聚合器,并使用 MULTI LLM 生成答案,无需 GPU。用户可以提出问题,系统将进行多引擎搜索,并将搜索结果合并到LLM中,并根据搜索结果生成答案。全部免费使用。

项目简介

GitHub:https://github.com/nashsu/FreeAskInternet

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。

  • 🈚️完全免费(不需要任何API密钥)
  • 💻 完全本地化(无需GPU,任何计算机都可以运行)
  • 🔐完全私有(所有东西都在本地运行,使用自定义llm)
  • 👻 无需 LLM 硬件即可运行(无需 GPU!)
  • 🤩 使用免费的 ChatGPT3.5 / Qwen / Kimi / ShipuAI(GLM) API(无需 API 密钥!感谢 OpenAI)
  • 🐵 定制LLM(ollama,llama.cpp)支持,是的,我们喜欢ollama!
  • 🚀 使用 Docker Compose 快速轻松地部署
  • 🌐 Web 和移动友好界面,专为 Web 搜索增强的 AI 聊天而设计,允许从任何设备轻松访问。

本地搭建属于你自己的AI搜索引擎 支持多家AI模型插图

基于搜索的人工智能聊天:

本地搭建属于你自己的AI搜索引擎 支持多家AI模型插图1

多LLM模型和自定义LLM(如ollama)支持:

本地搭建属于你自己的AI搜索引擎 支持多家AI模型插图2

怎么运行的?

  1. 系统在FreeAskInternet UI界面(本地运行)中获取用户输入的问题,并调用searxng(本地运行)在多个搜索引擎上进行搜索。
  2. 抓取搜索结果链接内容并传递给ChatGPT3.5/Kimi/Qwen/ZhipuAI/ollama(通过使用自定义llm),让LLM根据此内容作为参考回答用户问题。
  3. 将答案传输到聊天 UI。
  4. 我们支持自定义LLM设置,因此理论上无限的LLM支持。

运行安装:

首先我们需要准备一台Linux服务器,这里我推荐伍六七云:https://www.vps567.com/ 香港2H2G 5M服务器只需要20元

还有国内外高防服务器,免费虚拟主机以及全球CDN加速挂机宝等业务。

并且我们需要在服务器上预先安装好Docker:Docker 一键安装脚本  再执行下面的安装命令。

git clone https://github.com/nashsu/FreeAskInternet.git

cd ./FreeAskInternet

docker-compose up -d

🎉 您现在应该能够在http://localhost:3000上打开 Web 界面。默认情况下不会公开任何其他内容。

注意:如果你的服务器不支持服务Chat GPT,那么你将无法使用免费的Chat GPT搜索结果和AI对话,只能在设置中自定义其他模型的AI接口和模型。伍六七云香港服务器完美支持链接到Chat GPT。

检查是否支持链接到gpt脚本:

bash <(curl -L -s check.unlock.media)

如何更新到最新

cd ./FreeAskInternet

git pull

docker compose down

docker compose rm backend

docker compose rm free_ask_internet_ui

docker image rm nashsu/free_ask_internet

docker image rm nashsu/free_ask_internet_ui

docker-compose up -d

原文链接:https://www.4awl.net/4898.html

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/551020.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

实验六 智能手机互联网程序设计(微信程序方向)实验报告

实验目的和要求 请完成创建图片库应用&#xff0c;显示一系列预设的图片。 提供按钮来切换显示不同类别的图片。 二、实验步骤与结果&#xff08;给出对应的代码或运行结果截图&#xff09; 1.WXML <view> <button bindtap"showAll">所有图片</but…

从零开始学习大模型

随着人工智能技术的快速发展&#xff0c;大模型已成为许多领域的热门话题。然而&#xff0c;大模型的创建并不是一件容易的事情。在本文中&#xff0c;我们将从零开始学习如何创建一个大模型&#xff0c;帮助读者掌握大模型的创建过程。 一、数据收集 创建大模型的首要任务是…

2024年在Vim中开发vue2+java

neovim 0.5刚出来的时代&#xff0c;那时刚有lua插件我很狂热。每天沉迷于打造自己的IDE之中。写过一堆相关的博客&#xff0c;也录过一些视频教程。后来发现neovim的接口和插件更新的很快&#xff0c;导致配置文件要不定期的修改&#xff0c;才能保证新版本的插件的适配。我也…

计算机网络 Cisco远程Telnet访问交换机和Console终端连接交换机

一、实验要求和内容 1、配置交换机进入特权模式密文密码为“abcd两位班内学号”&#xff0c;远程登陆密码为“123456” 2、验证PC0通过远程登陆到交换机上&#xff0c;看是否可以进去特权模式 二、实验步骤 1、将一台还没配置的新交换机&#xff0c;利用console线连接设备的…

ArcGIS加载的各类地图怎么去除服务署名水印

昨天介绍的&#xff1a; 一套图源搞定&#xff01;清新规划底图、影像图、境界、海洋、地形阴影图、导航图-CSDN博客文章浏览阅读373次&#xff0c;点赞7次&#xff0c;收藏11次。一体化集成在一起的各类型图源&#xff0c;比如包括影像、清新的出图底图、地形、地图阴影、道路…

苍穹外卖学习记录(一)

1.JWT令牌认证 JSON Web Token (JWT)是一个开放标准(RFC 7519)&#xff0c;它定义了一种紧凑的、自包含的方式&#xff0c;用于作为JSON对象在各方之间安全地传输信息。该信息可以被验证和信任&#xff0c;因为它是数字签名的。 JWT是目前最常用的一种令牌规范&#xff0c;它最…

【学习笔记】Python大数据处理与分析——pandas数据分析

一、pandas中的对象 1、Series对象 由两个相互关联的数组(values, index)组成&#xff0c;前者&#xff08;又称主数组&#xff09;存储数据&#xff0c;后者存储values内每个元素对应关联的标签。 import numpy as np import pandas as pds1 pd.Series([1, 3, 5, 7])print(…

Linux LVM与磁盘配额

目录 一.LVM概述 LVM LVM机制的基本概念 PV&#xff08;Physical Volume&#xff0c;物理卷&#xff09; VG&#xff08;Volume Group&#xff0c;卷组&#xff09; LV&#xff08;Logical Volume&#xff0c;逻辑卷&#xff09; 二.LVM 的管理命令 三.创建并使用LVM …

AutoPSA中推荐用户使用仿CII计算

Q:请问未知错误。优易AUtoPSAInDon3.app1670行是什么原因呢&#xff1f;如下图&#xff1a; A: 这是老的仿GLIF算法&#xff0c;遇到特殊情况有这个提示&#xff0c;建议使用仿CAESARII算法。

车载摄像头视频防抖处理解决方案,全新的稳定视觉体验

面对复杂多变的道路环境和车辆运动状态&#xff0c;如何确保车载摄像头拍摄的视频稳定清晰&#xff0c;一直是行业面临的重要挑战。美摄科技&#xff0c;作为视频防抖技术的领军企业&#xff0c;以其领先的车载摄像头视频防抖处理解决方案&#xff0c;为企业提供了全新的稳定视…

C++ - 文件流fstream

C 文件流是指在C编程中使用的用于文件输入输出操作的机制。这种机制允许程序员以类似于流的方式读取和写入文件数据。在C中&#xff0c;文件流通常使用<fstream>头文件提供的类来实现。 常用的文件流类包括&#xff1a; 1. std::ofstream&#xff1a;用于向文件中写入数…

筑牢个人信息安全防线,海云安受邀参加武汉“名家论坛”国家安全教育日专题讲座

近日&#xff0c;武汉“名家论坛”国家安全教育日专题讲座活动《“刷脸”有风险&#xff0c;如何保护我们的个人信息安全&#xff1f;》在武汉图书馆报告厅举办&#xff0c;海云安副总工程师李博士受邀参加本次活动。 活动以线下讲座、线上直播的形式&#xff0c;结合“普法讲座…

rk3588 安卓调试

rknn装上了android系统&#xff0c;用type-c usb连接上电脑&#xff0c;设备管理器发现了rk3588&#xff0c;但是Android Studio没有发现设备 后来怀疑是驱动没有安装&#xff0c;我用的驱动下载地址&#xff1a; 瑞芯微Rockchip驱动安装助手(适用于RK3308 RK3399等) Mcuzone…

H2O-3机器学习平台源码编译的各种坑

H2O-3机器学习平台是一个非常适合非专业人士学习机器学习的平台&#xff0c;自带WebUI&#xff0c;效果还是蛮不错的&#xff0c;官方也提供了jar包&#xff0c;一条命令就能直接运行&#xff0c;非常方便&#xff0c;但最近有源码编译的需求&#xff0c;实际操作过程中&#x…

error: failed to push some refs to ‘https://gitee.com/zhao-zhimin12/gk.git‘

git push origin master发现以下报错: 解决办法: 一、强制推送 git push origin master -f &#xff08;加上 -f 就是强制&#xff09; 二、 先拉取最新代码&#xff0c;再推送 1.git pull origin master 2.git push origin master

OpenHarmony实战开发-如何使用ArkUIstack 组件实现多层级轮播图。

介绍 本示例介绍使用ArkUIstack 组件实现多层级轮播图。该场景多用于购物、资讯类应用。 效果图预览 使用说明 1.加载完成后显示轮播图可以左右滑动。 实现思路 1.通过stack和offsetx实现多层级堆叠。 Stack() {LazyForEach(this.swiperDataSource, (item: SwiperData, i…

基于51单片机的心形流水灯设计

基于51单片机的心形流水灯 &#xff08;仿真&#xff0b;程序&#xff0b;原理图&#xff0b;设计报告&#xff09; 功能介绍 具体功能&#xff1a; 1.采用51单片机做为主控制器&#xff1b; 2.32个彩色&#xff2c;&#xff25;&#xff24;接在单片机的32个双向&#xff29…

机器人码垛机的技术特点与应用

随着科技的飞速发展&#xff0c;机器人技术正逐渐渗透到各个行业领域&#xff0c;其中&#xff0c;机器人码垛机在物流行业的应用尤为引人瞩目。它不仅提高了物流效率&#xff0c;降低了成本&#xff0c;更在改变传统物流模式的同时&#xff0c;为行业发展带来了重大的变革。 一…

通过钉钉发送消息

1、通过钉钉群添加一个机器人 2、代码实现 /*** 发钉钉审核.** param*/private void sendDingDing(PoMaster poMaster){if(poMaster.getTotalPrice().doubleValue() > 500){String url "https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_tokene11bbb694ad4425bf687d2e…

冯喜运:4.17昨日黄金完美区间多空通杀,今日黄金原油分析

【黄金走势分析 】&#xff1a;黄金昨日整体过山车&#xff0c;早盘黄金冲高2392一线后回落&#xff0c;价格在2379-2389区间震荡&#xff0c;午后区间下移&#xff0c;价格在2362-2380继续震荡&#xff0c;晚间价格再次触及2363支撑反弹&#xff0c;连阳上升突破早间高点&…