以下是开源AI搜索引擎的使用方法及主流项目对比，结合技术原理和实际部署场景整理：

一、主流开源AI搜索引擎部署方案

1. Perplexica（Perplexity.ai 平替） 核心特点 支持本地LLM（如Llama3、Mixtral）通过Ollama运行，保护隐私64 6种专注模式：学术搜索、YouTube视频、Reddit讨论等64 实时搜索：通过SearxNG聚合最新结果64 部署步骤

   

   Docker部署（推荐）

   git clone https://github.com/ItzCrazyKns/Perplexica.git
   cd Perplexica cp sample.config.toml config.toml # 配置LLM和API密钥 docker-compose up -d

   访问 http://localhost:8080

2. MindSearch（深度知识探索） 核心特点 动态图构建：将查询分解为子问题节点，逐步扩展搜索910 支持闭源/开源LLM（GPT-4、InternLM等）9 多界面适配：React、Gradio等10 部署步骤 undefined bash 需要申请Bing API Key或使用DuckDuckGo git clone https://github.com/InternLM/mindsearch cd mindsearch conda activate mindsearch_env # 激活环境 python -m mindsearch.app –lang cn –model_format internstudio_server undefined

3. MemFree（多模态搜索） 核心特点 混合搜索：本地文件+网络内容，支持图像、PDF、代码12 智能处理：图像对比、文档总结、代码生成12 部署步骤 pip install memfree memfree –chrome-path “/path/to/chrome” # 需配置浏览器路径 二、通用使用流程 环境准备

安装依赖：Python、Docker、LLM模型（如通过Ollama加载）69 配置代理：若需访问国外搜索引擎（如Bing），需设置SOCKS5代理9 功能选择

常规搜索：输入自然语言查询，获取带引用的结构化结果4 多模态搜索：上传图片/文档，结合上下文提问12 API集成：通过RESTful接口调用搜索能力（如Perplexica的WebSocket）4 优化建议

隐私保护：优先使用本地LLM（如Llama3）避免数据上传云端6 性能调优：调整嵌入模型相似度算法（余弦相似度/点积距离）6 三、项目对比与选型建议 项目 适用场景 部署复杂度 特色功能 Perplexica 隐私优先、多模式搜索 中 本地LLM、实时更新6 MindSearch 深度知识探索、学术研究 高 动态图构建、多界面9 MemFree 多模态混合搜索 低 图像对比、代码生成12 四、常见问题解决 网络访问失败：配置代理环境变量（如 export http_proxy=socks5://127.0.0.1:7891 ）9 模型加载慢：使用Ollama预加载LLM模型至本地6 结果过时：定期更新索引或切换为实时搜索引擎（如SearxNG）4 如需更详细的部署文档，可访问各项目GitHub仓库或参考6912中的教程。