Perplexica：开源AI搜索引擎（Perplexity替代）安装与使用指南

官方信息

项目背景

Perplexity AI 这几年火得一塌糊涂：你问一个问题，它不是直接瞎编，而是先去网上搜一堆资料，再基于这些资料综合出答案，每句话都带引用链接。但 Perplexity 是闭源 SaaS，免费版广告多、Pro 版要 20 美元/月，搜索和聊天记录都在别人服务器上。

Perplexica 就是开源世界里最像 Perplexity 的替代品，由开发者 ItzCrazyKns 用 Next.js + Node.js 编写，在 GitHub 上收获 17k+ Star。它的架构很巧妙：搜索引擎用 SearXNG（一个开源元搜索引擎，并行查 Google/Bing/DuckDuckGo/Wikipedia 等 70+ 源），大模型用任意 OpenAI 兼容接口（OpenAI、Groq、Anthropic、Ollama 本地模型都行），中间用 embedding 模型做相关度重排。

整个栈可以完全私有化：搜索走自己的 SearXNG，模型走本地 Ollama，问题、搜索记录、答案全在你自己服务器上。是隐私敏感用户自建"ChatGPT Search"的最佳选择。

核心特性

• 带引用的答案：每个结论都标注来源链接，可点击核查。
• 多种搜索模式：网页搜索、学术搜索、YouTube、维基百科、RSS。
• 本地 LLM 支持：通过 Ollama 跑 Llama3、Qwen、Mistral，零 API 成本。
• 多 LLM 兼容：OpenAI、Groq（免费快）、Anthropic、OpenRouter。
• SearXNG 元搜索：聚合 70+ 搜索引擎，不依赖单一 Google。
• 相似性重排：用 embedding 模型对搜索结果做 cosine 相似度排序。
• 现代 UI：React/Next.js，深色模式，对话历史，相关问题推荐。
• MIT 协议：随便用、随便改。

环境要求

• Docker 与 Docker Compose v2。
• 2 核 2G 起步；如果用 Ollama 本地 7B 模型，至少 8G 内存。
• 一个 LLM API Key（Groq 免费；或用 Ollama 本地模型免 Key）。
• 开放端口 3000（前端）。

详细部署步骤

第一步：克隆仓库

git clone https://github.com/ItzCrazyKns/Perplexica.git
cd Perplexica

第二步：配置 config.toml

cp sample.config.toml config.toml
nano config.toml

关键配置项：

[GENERAL]
PORT = 3001
SIMILARITY_MEASURE = "cosine"

[API_KEYS]
# 想用 OpenAI 就填；不想用就留空
OPENAI = ""
# Groq 有免费额度，速度快
GROQ = "你的groq key"
ANTHROPIC = ""

[API_ENDPOINTS]
SEARXNG = "http://searxng:8080"
# Ollama 在本机 Docker 里：
OLLAMA = "http://host.docker.internal:11434"

Ollama 地址对照表：

• macOS / Windows + Docker：http://host.docker.internal:11434
• Linux + Docker：http://172.17.0.1:11434（compose 文件里已加 host-gateway）
• Ollama 在另一台机器：http://那台机器IP:11434

第三步：配置 SearXNG

Perplexica 自带的 SearXNG 容器需要允许 JSON 输出。项目已经预置了 searxng/settings.yml，关键是 limiter: false（否则 Perplexica 高频查询会被 SearXNG 限流）：

use_default_settings: true
server:
  limiter: false
  image_proxy: true
search:
  safe_search: 0
  autocomplete: ""
  default_lang: "auto"
outgoing:
  request_timeout: 6.0
ui:
  static_use_hash: true

第四步：启动

docker compose up -d

首次启动会构建 Next.js 前端镜像，需要 3-8 分钟。完成后检查：

docker compose ps
# perplexica-backend   Up   3001->3001
# perplexica-frontend  Up   3000->3000
# perplexica-searxng   Up   4000->8080

浏览器访问 http://服务器IP:3000。

用 OpenAI 而不是 Ollama

如果不想跑本地模型，在 config.toml 里填 OPENAI = "sk-..."，然后在 Web UI 的设置里把聊天模型选成 gpt-4o-mini 或 gpt-4o 即可。

Linux 下 Ollama 连不上？

编辑 /etc/systemd/system/ollama.service，在 [Service] 段加：

Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"

然后 systemctl daemon-reload && systemctl restart ollama，并在防火墙放行 11434 端口。

使用方法示例

打开 http://localhost:3000，在输入框直接问问题，比如：

• "对比 2026 年 vLLM 和 SGLang 的性能差异"
• "最近的 AI Agent 框架有哪些新进展？"

Perplexica 会：① 把你的问题拆成几个搜索查询；② 并行查 SearXNG；③ 用 embedding 重排最相关的结果；④ 让 LLM 综合成带脚注引用的答案。右侧会列出所有引用源，点脚注可跳转原文。

常见问题（FAQ）

Q1：答案质量怎么样？
A：取决于你接的模型。用 GPT-4o / Claude Sonnet 接近 Perplexity Pro；用 Ollama 本地 7B 模型能用但回答略浅。Groq 免费跑 Llama 3.3 是性价比之选。

Q2：SearXNG 搜不到 Google 结果？
A：Google 反爬严格，可能返回 403。可以在 settings.yml 里启用更多引擎（Bing、DuckDuckGo、Brave），或给 Google 走 Tor 代理。

Q3：能暴露到公网吗？
A：可以，但前面要加 Nginx/Caddy 套 HTTPS，并且设置账号密码 Basic Auth。SearXNG 容器的 4000 端口不要暴露。

Q4：历史记录存哪？
A：SQLite 文件在 backend 目录下，docker volume 持久化在 ./data。备份直接打包整个项目目录。

跳转链接

• GitHub 仓库：https://github.com/ItzCrazyKns/Perplexica
• 官方文档：https://docs.perplexica.ai/
• SearXNG 项目：searxng/searxng
• Ollama：https://ollama.com/
• Groq 免费 API：https://console.groq.com/