7.2K star！一个完全免费，可以本地部署的 AI 搜索聚合器。新手可尝试
ChatGPT 刚上线的时候我用的很少，还是习惯用 Google。主要还是因为不信任，怕它对我胡说八道。
慢慢的，也没有一个明确的时间点，就用的越来越多了。特别是涉及到一些技术问题，用它的回答基本上都可以解决。
原来的搜索模式需要我自己去选择看哪个链接，具体的答案也是靠自己筛选，总结。
现在则完全不同，直接就由 AI 总结好了，效率肯定是大大提升。
今天分享一个开源项目，我理解是一个搜索聚合器，包括前后端。后端使用 Python 开发，FastAPI 框架。
项目还是比较活跃的，star 增长也很快。这篇文章拖了两天才发，结果发现又多了 200 个。
项目简介
这个项目是完全免费的，并且可以本地私有部署，无需 GPU。
系统会根据用户提出的问题，到多个搜索引擎去搜索，然后把搜索结果发给 LLM，由 LLM 来生成最终答案。
功能特性：
- 完全免费
- 完全本地化，且私有部署
- 无需 LLM 硬件（GPU）即可运行
- 使用免费的 ChatGPT3.5 / Qwen / Kimi / ShipuAI(GLM) API（无需 API 密钥）
- 支持定制 LLM，比如 ollama
- 使用 Docker Compose 快速部署
- Web 页面，并且移动端友好，允许从任何设备轻松访问
项目部署
Docker 直接部署：
git clone https://github.com/nashsu/FreeAskInternet.git
cd ./FreeAskInternet
docker-compose up -d
这里要注意，项目刚启动的时候，可能会有这个报错：
llm-freegpt35-1 | Error refreshing session ID, retrying in 1 minute...
llm-freegpt35-1 | If this error persists, your country may not be supported yet.
llm-freegpt35-1 | If your country was the issue, please consider using a U.S. VPN.
主要就是网络问题，但是我在 Docker 里面设置了代理，还是没有解决。如果有小伙伴解决了，求指导。
这个问题也就导致了无法使用 ChatGPT3.5，所以后续的测试我都是用 kimi 做的。
项目使用
首页还是很简洁的，首先选择模型，我这里选择的是 kimi。如果用 ChatGPT3.5 的话，无需配置，直接用。
用其他模型，需要配置 token。这里再说一下怎么获取，还是以 kimi 举例。
打开 kimi 官网，然后找到这个 refresh_token 就是我们需要的，添加到设置里。
使用「搜索增强」模式，搜了最近挺火的「秦朗作业本」事件。
上面对话框里就是 LLM 总结的内容，下面是不同搜索引擎返回的内容。包括腾讯，微博和一些其他数据源。
还有一个「AI 对话」模式，就是把使用到的链接都放到对话框里面了。由于现在还不支持连续对话功能，所以区别不是很大。
这个项目刚开始，代码量还不是很大，如果想把它作为 AI 练手项目，是没问题的。
如何学习AI大模型？
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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