Perplexica：Perplexity 的开源替代方案

Perplexica，一个基于 SearXNG 和 LLM 的开源 Perplexity 替代方案。它支持多种模型提供商（如 Ollama、OpenAI），提供速度、平衡、质量三种模式，具备源控制、文件问答、域范围搜索等功能。文章详细说明了通过 Docker Compose 或非 Docker 方式的部署步骤，解析了其包含 UI、智能体、SearXNG、LLM 及嵌入模型的架构与请求流程。此外，还展示了 Next.js 后端 API 的关键代码实现，包括搜索接口、流式传输处理及模型配置方式，适合希望搭建本地 AI 搜索工具的开发人员参考。

漫步发布于 2026/3/22更新于 2026/4/185 浏览

Perplexica：Perplexity 的开源替代方案

Perplexica 通过 SearXNG 搜索网络，可选地使用嵌入/相似性重新排序结果，然后使用 LLM 生成带引用的响应。

SearXNG 是一个免费的互联网元搜索引擎，聚合了多达 245 个搜索服务的结果。用户不会被跟踪或建立画像。此外，SearXNG 可以通过 Tor 使用以实现在线匿名。

核心功能

提供商无关： 随附 Ollama 或可插入 OpenAI/Claude/Gemini/Groq。
模式： 速度、平衡、质量，以权衡延迟、深度和成本。
源控制： 根据任务使用网络、讨论或学术搜索。
小部件： 用于快速查找的即时卡片（天气、计算、股票）。
私有网络搜索： 目前是 SearxNG，稍后会有更多检索集成。
图像 + 视频： 答案不仅仅是文章。
文件问答： 上传文档并查询它们。
域范围搜索： 针对特定站点/文档。
智能建议： 更好的查询，更快的响应。

本地历史： 随时回顾研究。

1. Perplexica 入门

你有两个选项来运行 Perplexica。

(1) Docker Compose

git clone https://github.com/ItzCrazyKns/Perplexica.git
cd Perplexica
# 创建配置
cp sample.config.toml config.toml
# 使用所需的密钥/端点编辑 config.toml
docker compose up -d
# 打开 http://localhost:3000

对于 Docker + Ollama，通常使用 http://host.docker.internal:11434 作为 Ollama API URL。你可以在 UI 的设置对话框中稍后更改模型密钥/设置。

(2) 非 Docker

安装 SearXNG 并在 SearXNG 设置中允许 JSON 格式。
克隆存储库并将 sample.config.toml 文件重命名为根目录中的 config.toml。
（确保完成此文件中的所有必填字段）
然后运行：

npm i
npm run build
npm run start

如果有任何问题，你可以参考官方文档获取更多信息。

2. 架构和请求流程

Perplexica 将系统描述为：

UI
智能体/链
SearXNG 用于网络源
LLM 用于推理/回答/引用
嵌入模型用于重新排序

概念流程是：

请求
链决定是否需要网络搜索 + 生成查询
SearXNG 搜索
嵌入 + 相似性重新排序
响应生成器流式传输到 UI

这通过特定焦点模式处理器和可重用的智能体实现。

src/lib/search/index.ts 是最重要的产品地图文件之一。它将焦点模式注册为 MetaSearchAgent 的实例，设置包括：

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import ModelRegistry from '@/lib/models/registry'; import { ModelWithProvider } from '@/lib/models/types'; import SessionManager from '@/lib/session'; import { ChatTurnMessage } from '@/lib/types'; import { SearchSources } from '@/lib/agents/search/types'; import APISearchAgent from '@/lib/agents/search/api'; interface ChatRequestBody { optimizationMode: 'speed' | 'balanced' | 'quality'; sources: SearchSources[]; chatModel: ModelWithProvider; embeddingModel: ModelWithProvider; query: string; history: Array<[string, string]>; stream?: boolean; systemInstructions?: string; } export const POST = async (req: Request) => { try { const body: ChatRequestBody = await req.json(); if (!body.sources || !body.query) { return Response.json( { message: 'Missing sources or query' }, { status: 400 }, ); } body.history = body.history || []; body.optimizationMode = body.optimizationMode || 'speed'; body.stream = body.stream || false; const registry = new ModelRegistry(); const [llm, embeddings] = await Promise.all([ registry.loadChatModel(body.chatModel.providerId, body.chatModel.key), registry.loadEmbeddingModel( body.embeddingModel.providerId, body.embeddingModel.key, ), ]); const history: ChatTurnMessage[] = body.history.map((msg) => { return msg[0] === 'human' ? { role: 'user', content: msg[1] } : { role: 'assistant', content: msg[1] }; }); const session = SessionManager.createSession(); const agent = new APISearchAgent(); agent.searchAsync(session, { chatHistory: history, config: { embedding: embeddings, llm: llm, sources: body.sources, mode: body.optimizationMode, fileIds: [], systemInstructions: body.systemInstructions || '', }, followUp: body.query, chatId: crypto.randomUUID(), messageId: crypto.randomUUID(), }); // ... 后续处理逻辑 } catch (err: any) { console.error(`Error in getting search results: ${err.message}`); return Response.json( { message: 'An error has occurred.' }, { status: 500 }, ); } };

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核心功能

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(1) Docker Compose

(2) 非 Docker

2. 架构和请求流程

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