FreeAskInternet 是一个完全免费、私密且本地运行的搜索聚合器和答案生成工具，使用 LLM 生成答案，无需 GPU。用户可以提出问题，系统将使用 searxng 进行多引擎搜索，并将搜索结果与 ChatGPT3.5 LLM 结合，根据搜索结果生成答案。所有过程本地运行，不需要 GPU、OpenAI 或 Google API 密钥。
特点
•🈚️ 完全免费（不需要任何 API 密钥） •💻 完全本地化（不需要 GPU，任何计算机均可运行） •🔐 完全私密（所有操作本地执行，使用自定义 LLM） •👻 无需 LLM 硬件运行（无需 GPU！） •🤩 使用免费的 ChatGPT3.5 / Qwen / Kimi / ZhipuAI(GLM) API（无需 API 密钥！感谢 OpenAI） •🐵 支持自定义 LLM（如 ollama,llama.cpp），是的，我们喜爱 ollama！ •🚀 使用 Docker Compose 快速易部署 •🌐 网络和移动友好界面，专为增强的 AI 聊天搜索设计，可从任何设备轻松访问。
如何工作？
系统在 FreeAskInternet UI 界面（本地运行）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。爬取搜索结果链接内容并传递给 ChatGPT3.5 / Kimi / Qwen / ZhipuAI / ollama（通过使用自定义 LLM），根据这些内容作为参考回答用户问题。将答案流式传输到聊天 UI。我们支持自定义 LLM 设置，因此理论上支持无限的 LLM。
项目状态
该项目仍处于非常初期阶段。请容忍一些错误存在。
运行最新发布版本
git clone https://github.com/nashsu/FreeAskInternet.git
cd ./FreeAskInternet
docker-compose up -d
🎉 现在你应该能够在 http://localhost:3000 上打开网络界面。默认情况下不暴露其他内容。（对于旧的网络界面，访问 http://localhost:3030）
如何获取和设置 Kimi / Qwen / ZhipuAI 令牌？
如何获取令牌？
我们使用 https://github.com/LLM-Red-Team 项目提供这些服务，你可以参考他们的 readme。
参考：https://github.com/LLM-Red-Team/kimi-free-api
设置令牌
如何使用自定义 LLM（如 ollama）？
（是的，我们喜爱 ollama）
启动 ollama 服务
export OLLAMA_HOST=0.0.0.0
ollama serve
在设置中设置 ollama url：你必须使用你的计算机的 IP 地址，不能使用 localhost/127.0.0.1，因为在 docker 中你无法访问此地址。模型名称是你想由 ollama 提供服务的模型。
设置自定义 LLM url
ollama 模型参考：https://ollama.com/library
如何更新到最新版本
cd ./FreeAskInternet
git pull
docker compose down
docker compose rm backend
docker compose rm free_ask_internet_ui
docker image rm nashsu/free_ask_internet
docker image rm nashsu/free_ask_internet_ui
docker-compose up -d
致谢
•ChatGPT-Next-Web : https://github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web •FreeGPT35: https://github.com/missuo/FreeGPT35 •Kimi\Qwen\ZhipuAI https://github.com/LLM-Red-Team •searxng: https://github.com/searxng/searxng
本文由山行翻译整理自：https://github.com/nashsu/FreeAskInternet，如果对您有帮助，请帮忙点赞、关注、收藏，谢谢～