我们在百度搜索，会出现如下回答方式，如何实现的呢？让我们看看一个完全免费、私有且本地运行的搜索聚合器FreeAskInternet的实现原理吧。
一.功能介绍
FreeAskInternet 是一个完全免费、私有且本地运行的搜索聚合器，并使用 LLM 生成答案，无需 GPU。用户可以提出问题，系统会使用searxng进行多引擎搜索，并将搜索结果合并到ChatGPT3.5 LLM中，并根据搜索结果生成答案。所有进程都在本地运行，不需要 GPU 或 OpenAI 或 Google API 密钥。
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🈚️ 完全免费（不需要任何API密钥）
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💻 完全本地化（无需GPU，任何计算机都可以运行）
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🔐完全私有（所有东西都在本地运行）
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👻 无需 LLM 硬件即可运行（无需 GPU！）
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🤩 使用免费的 ChatGPT3.5 API（无需 API 密钥！感谢 OpenAI）
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🚀 使用 Docker Compose 快速轻松地部署
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🌐 Web 和移动设备友好的界面，允许从任何设备轻松访问（Thx ChatGPT-Next-Web）
二.安装使用
1.安装方法
git clone https://github.com/nashsu/FreeAskInternet.git
cd ./FreeAskInternet
docker-compose up -d 
2.项目更新
cd ./FreeAskInternet
git pull
docker compose rm backend
docker image rm nashsu/free_ask_internet
docker-compose up -d3.使用方法
在 http://localhost:3000 上打开 Web 界面。直接问问题即可。
三.原理解析
1.核心原理
- 系统在ChatGPT-Next-Web（本地运行）中获取用户输入的问题，并调用searxng（本地运行）在多个搜索引擎上进行搜索。
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抓取搜索结果链接内容并传递给ChatGPT3.5（使用OpenAI ChatGPT3.5，通过本地运行的FreeGPT35），让ChatGPT3.5根据此内容作为参考回答用户问题。
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将答案流式传输至 ChatGPT-Next-Web 聊天 UI。
2.镜像介绍
依赖关系：
UI -> chatgpt-next-web ->backend -> searxng
