OpenPerPlex

OpenPerPlex 简介

OpenPerPlex 是一个开源的AI搜索引擎，利用先进的技术提供网络搜索功能。

前端应用 (Vue.js)

前端应用代码库链接: https://github.com/YassKhazzan/openperplex_front.git

主要特性

• 使用 Cohere 和 semantic-chunkers 库进行语义分块 (https://github.com/aurelio-labs/semantic-chunkers/blob/main/semantic_chunkers/chunkers/statistical.py)
• 使用 JINA API 对搜索结果进行重新排序
• 集成 Google 搜索（通过 serper.dev）
• 使用 Groq 作为推理引擎
• 支持 Llama 3 70B 模型

快速开始

前提条件

• Python 3.11+
• pip (Python 包管理工具)

安装步骤

1. 克隆仓库:

   git clone https://github.com/YassKhazzan/openperplex_backend_os.git
   

2. 安装所需的 Python 包:

   pip install -r requirements.txt
   

3. 设置环境变量:

   • 将 .env_example 文件复制为 .env
   • 在 .env 文件中填写您的 API 密钥

运行项目

启动 OpenPerPlex 服务器:

uvicorn main:app --port 8000

服务器将运行在 http://localhost:8000

配置

在 .env 文件中设置必要的 API 密钥：

• COHERE_API_KEY
• JINA_API_KEY
• SERPER_API_KEY
• GROQ_API_KEY

贡献

欢迎对 OpenPerPlex 进行贡献！可以提交问题、fork 仓库并发送 pull 请求。

许可证

本项目采用 MIT 许可证。

鸣谢

感谢以下技术和平台的支持：

• Cohere
• JINA AI
• serper.dev
• Groq
• META

联系

如有任何问题或反馈，请在仓库中开启问题或通过 X 联系我。

祝您使用 OpenPerPlex 搜索愉快！🚀🔍

使用场景

OpenPerPlex 可以应用于以下场景：

1. 科研和学术研究：通过整合多种搜索技术，提高文献和资料的检索效率。
2. 企业搜索：帮助企业内部在海量数据中快速找到所需信息。
3. 个性化推荐：利用语义理解和内容分块技术，为用户提供更精确的推荐结果。
4. 在线教育：辅助学生和教师在互联网上查找学习资料和研究资源。