那么今天结合 SearXNG 来介绍一款开源的 AI 搜索应用——search_with_ai

介绍

这是一款基于 AI 大模型的对话式搜索引擎，服务端基于 Node 开发，前端使用 Vue3 开发。这对于前端同学来说非常友好！而且作者还制作了 Docker 镜像，我们可以使用 Docker 快速进行项目部署。

首页由三个部分组成：

• 一个所有搜索引擎都会有的搜索框

• 搜索程度和范围

• 预设问题

搜索时会根据搜索程度的不同（目前可用的是简洁和深入）以及搜索范围的不同（全网和学术）会呈现不一样的结果。

这是简洁版搜索出来的内容：

这是深入版搜索出来的内容（内容过多先放一屏）：

可以明显看到深入版会对搜索结果总结的更加详细，甚至会提供一份 YAML 文件示例。

如果再加上学术搜索，得出的结果会更加完备！

你以为到这里就结束了吗？不，它还可以基于上下文继续进行追问，这也是开头我们介绍到的：这是一款基于基于 AI 大模型的对话式搜索引擎，现在该是测试对话的时候了！

因为 Search With AI 是基于当前上下文继续进行追问，所以如果你提问了上下文以外的内容它就无法进行回答了，而且这个提问的部分字体有些小而且颜色不太容易被看到。

在页面右侧，可以点击设置的图标设置 AI 模型和搜索引擎：

对于搜索引擎而言，SearXNG 可以说是性价比最高的一个，除了免费之外，它里面集成了 70 多个搜索引擎，比单一使用 Bing 或者 Google 会好很多。

大模型的话，需要我们在部署的时候自己去配置对应模型的 key 以及代理地址，接下来我们就来看看如何使用 Docker 部署吧～

部署

1. 克隆项目

git clone https://github.com/yokingma/search_with_ai.git
cd search_with_ai

2. 编辑配置文件

我们需要在 docker 目录下编辑 .env.docker 文件，在里面去配置你自己的 AI Key，比如 OpenAI、Gemini、Moonshot 等等。

除此之外还可以修改：

• 端口号

• Bing、Google、SearXNG 的一些搜索配置

• 对于 SearXNG 来说，如果有现成的服务可用，可以直接修改对应的 SEARXNG_HOSTNAME 配置项。默认是不需要修改的，因为 Search With AI 的 docker-compose 文件中默认带了 SearXNG。

# 示例# Server ConfigurationPORT=3000# The port number your server will run on inside the Docker container (default is 3000)
# Search Engine API KeysBING_SEARCH_KEY=# Your Bing Web Search API key (required for using Bing search in Docker)GOOGLE_SEARCH_KEY=# Your Google Search API key (for Google Search in Docker)GOOGLE_SEARCH_ID=# Your Google Custom Search Engine (CSE) ID
# openai KEY, docker compose 默认带了FreeGPT35，如果你没有自己的Key, 这里保持默认OPENAI_KEY=#your key# openai Base Url, OPENAI_PROXY_URL=#OpenAI Base Url, OneAPI接口也是支持的。...# docker compose 部署默认带了SearXNG聚合搜索, 默认不需要修改SEARXNG_HOSTNAME=http://searxng:8080

?提示：如果已经有现成的 SearXNG 服务，则在 docker-compose 文件中删掉 SearXNG 部分的代码之后再执行 docker compose 命令

3. [可选]编辑模型配置文件

如果想自定义模型，可以在 docker/model.json 文件中进行编辑：

{
"platform": "openai",
"type": "openai",

"models": ["o1-preview", "o1-mini", "gpt-4o", "gpt-4o-mini"]
}

4. 运行 docker

在 docker 目录下运行 docker:

# 默认包含了 SearXNG 服务docker compose up -d

浏览器访问 localhost:3000 即可～

5. 更新

• 手动删除旧版本的镜像（如果需要）

• 执行 docker compose down

• 执行 docker compose up -d