如何利用AI的能力来强化搜索一直是业内的关注方向，大家都希望可以给用户带来更好的体验。
今天我们分享一个开源项目，它也同样受Perplexity启发，利用AI的能力来提升搜索体验，它就是：llm-answer-engine
llm-answer-engine 是一个开源的AI增强搜索引擎，它包含构建复杂答案引擎所需的代码和指令，该引擎利用Groq、Mistral AI 的 Mixtral、Langchain.JS、Brave Search、Serper API和OpenAI的功能。
该项目旨在根据用户查询高效地返回源、答案、图像、视频和后续问题，是对自然语言处理和搜索技术感兴趣的开发人员的理想起点。
项目使用的技术栈：
- Next.js：用于构建服务器端渲染和静态 Web 应用程序的 React 框架。
- Tailwind CSS：实用程序优先的 CSS 框架，用于快速构建自定义用户界面。
- Vercel AI SDK：Vercel AI SDK 是一个用于构建人工智能驱动的流文本和聊天 UI 的库。
- Groq & Mixtral：处理和理解用户查询的技术。
- Langchain.JS：一个专注于文本操作的 JavaScript 库，例如文本分割和嵌入。
- Brave Search：一个注重隐私的搜索引擎，用于采购相关内容和图像。
- Serper API：用于根据用户的查询获取相关的视频和图像结果。
- OpenAI Embeddings：用于创建文本块的矢量表示。
- Cheerio：用于 HTML 解析，允许从网页中提取内容。
- Ollama（可选） ：用于流式推理和嵌入。
- Upstash Redis 速率限制（可选） ：用于为应用程序设置速率限制。
项目的作者在网上发布了很详细的项目介绍，里面详细的说明的项目的基本结构和实现的思路等，有条件的话，非常值得去看一下，这样还可以省下阅读代码的时间，效率更高。可以看下下图，里面就有了大致的一个思路和步骤，其实看起来不难，但是落地就不容易。
安装前准备：
安装部署
接下来我们可以开始从源码安装，可以通过以下步骤：
安装完成后就可以起动服务了。
完成安装后我们可以体验 llm-answer-engine ，它总体上可以帮我们：
- 快速建立问答系统：通过集成不同AI模型，快速搭建一个能够处理多种类型问题的智能问答平台。
- 高效答案检索：利用Groq的向量数据库能力，对大规模知识库进行高效的近似最邻近搜索，确保问题得到精准匹配的答案。
- 模块化开发：借助Mixtral和Langchain，开发者可以便捷地添加、移除或替换不同模块，以适应不同场景需求。
编辑配置
配置文件位于该app/config.tsx文件中。您可以修改以下值
llm-answer-engine 构建了一个比较完整的AI增强搜索，覆盖到了目前主流的技术实现，所以如果对这个方向有关注，那么可以参考和学习一下其内在的实现逻辑。从整体上也可以总结一下它具备的特点：
- 多模型融合：项目支持集成多种AI服务商的大型语言模型，如OpenAI GPT系列，为用户提供丰富且准确的答案来源。
- 高性能架构：运用Groq作为底层向量数据库，确保了在大规模数据环境下快速有效地检索和生成答案。
- 灵活性与扩展性：通过Mixtral和Langchain组件，项目具备极强的模块化和可扩展能力，方便开发者根据不同需求定制和增强问答引擎。
- 前端优化：依托Next.js框架，构建出响应式、高性能的用户界面，实现无缝的交互体验。
- 隐私与安全性：与Brave浏览器技术相结合，强化了用户数据保护和隐私安全措施。
目前国内在这个方向上也有很多的企业在发力，比如Kimi和秘塔搜索等，所以了解现有的一些实现方式，思考如何进一步创新非常重要。
- 项目名称： llm-answer-engine
- GitHub 链接：github.com/developersd…
- Star 数：3K
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；
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