一个 Python 文件实现 Perplexity 搜索?

想了解像 Perplexity 这样的 AI 搜索引擎是如何工作的吗?

这个名为"ask.py"的开源项目^[1]满足你的好奇心，它仅有一个文件，但实现效果堪比"迷你版 Perplexity",它巧妙地将搜索-提取-总结的核心流程浓缩在一个文件中。项目的工作流程颇具创意:

1. 使用 Google API 搜索相关网页
2. 爬取并提取文本内容
3. 将内容分块存入向量数据库
4. 执行向量搜索,找出最相关片段
5. 利用 OpenAI API 基于上下文生成回答

虽然结构简单,但它涵盖了现代 AI 搜索引擎的核心过程。项目使用了 Google Search API 、OpenAI API 、Jinja2 、bs4 和 vectordb2 等库,展示了如何将这些工具整合成一个功能完整的搜索系统。

对于开发者来讲，它很适合学习。简单克隆代码,安装依赖,然后就能体验。项目还提供了丰富的自定义选项,如限制搜索时间范围和指定搜索网站。

无论你是想了解 AI 搜索引擎的工作原理学习借鉴,还是直接用它构建自己的简易搜索引擎集成到自己项目中,这个项目都能值得一看。

参考资料