在 AI 驱动的搜索时代，隐私保护已成为用户关注的焦点。Perplexica 作为一个开源项目，提供了一种构建 Perplexity AI 替代品的实用路径，通过集成本地 LLM（如 Ollama 支持的模型），实现对 web 搜索结果的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）处理，同时支持多模态查询。这种方法不仅避免了数据外泄的风险，还能自定义搜索逻辑以适应特定需求。相比商业服务，Perplexica 的架构强调模块化设计，用户可以轻松扩展焦点模式来处理文本、视频或学术查询。
Perplexica 的核心在于其搜索管道：首先通过 SearxNG 元搜索引擎获取实时 web 结果，避免了预训练数据集的时效性问题。随后，系统利用 embeddings 和相似度搜索（如默认的余弦相似度）对结果进行 rerank 和精炼。这里的 RAG 机制至关重要，它将检索到的来源作为上下文注入本地 LLM 中生成响应，确保回答基于最新信息而非静态知识。举例来说，在正常模式下，用户查询“最新 AI 新闻”时，SearxNG 会拉取 top 结果，Perplexica 则提取相关片段，形成向量存储，用户问题通过 embedding 匹配最相关片段，最后 LLM 合成自然语言输出。这种流程的证据在于其架构文档中描述的“similarity searching and embeddings to refine results”，这直接提升了响应的准确性和可追溯性。
要落地本地 LLM 集成，首先选择合适的模型。推荐使用 Ollama 作为后端，因为它支持 Llama、Mistral 等开源模型，且易于 Docker 部署。配置时，在 config.toml 中设置 OLLAMA 字段为 “http://host.docker.internal:11434”，确保 Ollama 服务监听 0.0.0.0 以允许容器访问。模型选择参数：对于隐私敏感场景，优先 7B 参数级别的 Qwen 或 DeepSeek 模型（如 deepseek-coder:6.7b），因为它们在推理速度和资源消耗间平衡良好（GPU 至少 8GB VRAM）。如果使用 OpenAI 兼容服务器如 llama.cpp，确保 API_URL 指向正确端口，并指定 MODEL_NAME 如 “unsloth/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_XL”。集成 RAG 时，关键是 chunking 策略：将 web 页面内容切分成 512 令牌的块，使用 SentenceTransformers 生成 embeddings 存储在 FAISS 索引中。相似度阈值设置为 0.7 以上，以过滤低相关来源，避免 LLM 幻觉。监控点包括：响应延迟（目标 <5s），通过 Prometheus 追踪 embedding 生成时间；来源覆盖率，确保至少 3-5 个独特来源被引用。
多模态查询处理是 Perplexica 的亮点之一，支持焦点模式如 YouTube 搜索或 Reddit 讨论，这些模式通过自定义 SearxNG 引擎路由查询到特定领域。举例，在 YouTube 模式下，系统不只返回链接，还使用 LLM 分析视频描述和标题生成摘要，支持图像搜索的扩展则依赖于 CLIP-like 模型嵌入多模态输入。对于构建自定义多模态管道，建议集成 Hugging Face 的 multimodal LLM 如 LLaVA（通过 Ollama），配置时在焦点模式中添加预处理器：文本查询转换为视觉提示，阈值参数为图像相似度 >0.8。落地清单：1) 安装 SearxNG 并启用 JSON 输出；2) 配置焦点模式路由，例如 Academic 模式使用 arXiv API 补充 SearxNG；3) 测试多模态：上传图像查询“识别此植物”，确保 RAG 拉取相关 wiki 来源；4) 优化：使用批处理减少 API 调用，设置超时 30s 以防卡顿。风险控制包括回滚到纯 SearxNG 模式如果 LLM 负载过高，以及隐私审计：所有数据本地处理，无云端日志。
部署 Perplexica 时，Docker 是首选路径。克隆仓库后，编辑 config.toml 只需填充必要 API 密钥（如无本地 LLM 则留空），运行 docker-compose up。暴露到网络：修改 docker-compose.yaml 中的 ports 为 0.0.0.0:3000:3000，确保防火墙开放。生产参数：资源分配 CPU 4 核、内存 16GB；使用 Nginx 反代添加 SSL。API 集成示例：POST /search 接口，body {query: "问题", mode: "copilot"}，响应包含 sources 数组。监控与优化：集成 Grafana 仪表盘，追踪查询 QPS（<10 为安全阈值），embedding 准确率通过人工采样 >85%。如果扩展到企业级，考虑分布式 FAISS 集群以处理高并发。
总之，通过 Perplexica，用户可以构建一个高效、隐私导向的 AI 搜索系统。RAG 的引入确保了响应的可靠性和新鲜度，而本地 LLM 集成则赋予了完全控制权。实际应用中，从小规模原型开始，逐步添加多模态支持，能快速验证价值。未来，随着 Copilot 模式的完善，这种开源方案将进一步挑战商业巨头的垄断，提供更民主的 AI 访问方式。
（字数约 950）