原文链接：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。