Det finns två huvudmetoder för att installera Perplexica lokalt:

1. Använda Docker:

   • Först måste du se till att du har Docker installerat på ditt system.
   • Klona Perplexica-databasen.
   • Ändra sample.config-filen med dina API-nycklar för OpenAI, Anthropic (AMA) och Cohere (Grok).
   • I Perplexica-katalogen kör du kommandot docker-compose up -d för att starta Docker-containern.

2. Utan Docker:

   • Följ installationsanvisningarna som finns i Perplexica-dokumentationen.
   • Du kan också enkelt distribuera Perplexica med hjälp av Replit-molntjänsten genom att klicka på knappen "Deploy on Replit", skapa ett konto och ange de nödvändiga API-nycklarna.

När Perplexica är installerat kan du komma åt webbgränssnittet och börja använda den AI-drivna sökmotorn. Du kan anpassa inställningarna, som att välja olika språkmodeller, textinbäddningsmodeller och API-nycklar, för att passa dina specifika behov.

Perplexicas arkitektur består av flera viktiga komponenter som samarbetar för att erbjuda en avancerad AI-driven sökmotorerfarenhet:

1. Användargränssnitt: Perplexica erbjuder en webbbaserad plattform som låter användare utföra sökningar efter text, bilder och videor.

2. Agenter och kedjor: Dessa komponenter ansvarar för att förutsäga Perplexicas nästa åtgärd, förstå användarfrågor och avgöra om en webbsökning är nödvändig.

3. Sökmotor (SearXNG): Perplexica använder metasökmotorn SearXNG för att poängsätta och hämta relevanta källor från internet.

4. Stora språkmodeller: Perplexica använder olika stora språkmodeller, inklusive molnbaserade och öppna källkodsmöjligheter, för att förstå innehållet och generera svar.

5. Inbäddningsmodeller: Dessa modeller används för att förbättra sökresultatens noggrannhet genom att omrangordna dem med hjälp av algoritmer för likhetsökning.

Perplexica är en öppen källkod AI-driven sökmotor som erbjuder ett antal avancerade funktioner för att förbättra din sökerfarenhet. Här är några av de viktigaste funktionerna som gör Perplexica till ett kraftfullt verktyg:

1. Integrering av lokala språkmodeller: Perplexica låter dig använda lokala stora språkmodeller, vilket gör det möjligt att skapa en sökmotor anpassad för ditt specifika sammanhang eller företagsbehov.

2. Dubbla söklägen: Perplexica erbjuder två huvudsakliga driftslägen - det normala läget för standardwebbsökningar och Copilot-läget, som för närvarande är under utveckling. Copilot-läget syftar till att förbättra sökningar genom att generera diversifierade frågor för att hitta mer relevanta källor.

3. Specialiserade fokuslägen: Perplexica erbjuder olika fokuslägen för att tillgodose olika typer av frågor, inklusive Alla läge (söker hela webben), Skrivhjälpsläge (för skrivuppgifter utan webbsökningar), Akademiskt sökläge (för forskningsartiklar och -artiklar), YouTube-sökläge och mer.

4. Aktuell informationshämtning: Perplexica använder metasökmotorn SearchNG för att hämta och omrangordna resultat, vilket säkerställer att du får den mest aktuella och relevanta informationen och undviker det vanliga problemet med föråldrad information som hittas i system som förlitar sig på förhandsindexerade data.

5. Bild- och videosökning: Förutom textbaserade sökningar stöder Perplexica även bild- och videosökfunktioner, vilket utökar omfattningen av dina frågor.

6. Pågående utveckling: Perplexica utvecklas kontinuerligt, med planer på att färdigställa Copilot-läget, lägga till en upptäcka- och historikfunktion och integrera olika andra förbättringar i framtiden.

Perplex är en öppen källkod, AI-driven sökmotor som syftar till att tillhandahålla mer exakt och aktuell information jämfört med traditionella sökmotorer. Den använder en kombination av stora språkmodeller, inbäddningsmodeller och specialiserade sökkomponenter för att förbättra sökerfarenheten.

Några av Perplex nyckelkompetenser inkluderar:

• Stöd för lokala språkmodeller, vilket möjliggör anpassning för specifika användningsfall
• Två huvudlägen: ett normalt läge för webbsökningar och ett Copilot-läge för att generera mer relevanta frågor
• Specialiserade fokuslägen för olika typer av sökningar (t.ex. skrivande, akademiska, YouTube, Reddit)
• Användning av SearchNG, en metasökmotor, för att hämta och rangordna den mest aktuella informationen

Perplex kan installeras antingen med hjälp av Docker eller en icke-Docker-metod, och den kan också distribueras på molnplattformar som Replit. Perplex öppna källkodsnatur möjliggör flexibilitet och anpassning, vilket gör den till ett potentiellt värdefullt verktyg för olika tillämpningar som kräver exakt och aktuell informationshämtning.