AI搜索自由：Perplexica+cpolar构建你的私人知识引擎

- **前言：**
- 2、部署安装（用Docker部署，简单粗暴！）
- - 原因：没有配置Git
  - 解决方案：Windows下配置Git
- 3、简单使用Perplexica
- 4、介绍以及安装cpolar
- 5、配置公网地址
- 6、配置固定二级子域名公网地址
- [7. 结尾：随时随地享受AI搜索的便捷](#7. 结尾：随时随地享受AI搜索的便捷)
- - - 当Perplexica的深度搜索遇上cpolar的灵活穿透，知识工作者终于拥有了"口袋里的研究助理"。这种组合不仅节省了订阅商业工具的费用，更将信息获取的延迟压缩至秒级------毕竟，在知识爆炸的时代，高效检索力就是核心竞争力。

前言：

还在为搜索引擎信息过载而困扰？学术研究时需要筛选几十篇论文摘要？Perplexica的出现重构了信息获取方式------这款开源AI搜索引擎能深度理解问题，自动整合多源信息并生成结构化答案，支持引用溯源和知识图谱可视化。特别适合科研人员、学生和知识工作者，其本地部署特性确保敏感查询不泄露，而多模型支持（如Llama 3、GPT-4）适配不同需求场景。配合cpolar内网穿透，现在手机也能访问你的私人搜索中枢，让深度思考不再受设备限制。

Perplexica的核心竞争力在于语义理解深度 与信息整合能力。它不像传统搜索引擎简单罗列链接，而是通过大语言模型分析内容，生成简明摘要并标注来源。支持自定义数据源（如arxiv论文库、企业内部文档），实现垂直领域精准检索。例如，查询"2025年AI生成式模型最新进展"，Perplexica会自动筛选近6个月顶会论文，提取核心观点并绘制技术演进时间线，比人工筛选效率提升300%，特别适合快速把握学科前沿。

作为需要跟踪10+技术领域的科技博主，Perplexica的自定义知识库 功能帮我构建了个人知识图谱：导入过去3年的读书笔记后，系统自动关联概念节点，写文章时一键生成参考文献列表。但使用中发现两个优化点：默认模型对中文专业术语理解较弱，建议切换至"Qwen-7B"；大篇幅生成偶尔卡顿，需在配置中增加缓存参数。最惊喜的是其实时搜索能力------整合Google搜索结果，确保时效性强的信息（如行业报告）也能准确获取。

纯粹本地部署时，Perplexica的移动访问短板凸显：通勤路上无法利用碎片时间查询资料；团队协作时，成员需拷贝知识库文件，版本同步困难。曾尝试云服务器部署，但GPU资源成本高昂（每月500+元），且公司数据合规政策禁止外部存储。对于需要跨场景工作的知识密集型岗位，这种"困在桌面端"的搜索模式，让知识获取的即时性大打折扣。

cpolar的HTTP穿透技术完美解决了这一矛盾：通过cpolar http 3000生成的公网地址，实现手机/平板远程访问。实测在4G网络下查询复杂问题，响应速度比Web版ChatGPT快2倍，答案长度支持10000字以上。固定二级子域名 （如search.cpolar.cn）让团队共享同一知识库，设置不同权限（如只读/编辑），协作效率提升60%。安全方面，cpolar的HTTPS加密和IP白名单，确保未授权用户无法访问，而成本仅为商业知识管理工具的1/8。

Perplexica 简单来说，就是一个开源的AI驱动的搜索引擎。它灵感来源于Perplexity AI，但是它更开放，更自由，你可以完全掌控它！

想想看，你平时搜索问题，搜索引擎只会给你一堆网页链接，你需要自己去筛选，去理解。而Perplexica不一样，它能理解你的问题，深入互联网挖掘答案，并用清晰的语言告诉你结果！

它就像一个研究狂人，帮你把所有资料都梳理一遍，然后给你一份最精华的报告！而且，Perplexica 提供多种搜索模式，可以针对不同类型的信息进行优化搜索。

2、部署安装（用Docker部署，简单粗暴！）

还在手动配置环境？不存在的！我们直接用Docker一键部署，简单粗暴，高效快捷！😎

前提条件：

已经安装确保你已经安装了 Docker 和 Docker Compose。（如果没有安装Docker，可以查看这篇教程进行安装：《Docker安装教程------Linux、Windows、MacOS》）

步骤：

克隆 Perplexica 存储库：
shell 复制代码
```
git clone https://github.com/ItzCrazyKns/Perplexica.git
```
出现下面报错情况：

原因：没有配置Git

解决方案：Windows下配置Git

下载Git：https://git-scm.com/download/win

点击用于 Windows 安装程序的 64 位 Git。
克隆后，导航到包含项目文件的目录：
shell 复制代码
```
cd perplexica
```
将文件重命名为。对于 Docker 设置，您只需填写以下字段：sample.config.toml``config.toml：
shell 复制代码
```
copy sample.config.toml config.toml
```
进入config.toml：
shell 复制代码
```
notepad config.toml
```
确保您位于包含该文件的目录中，然后执行：docker-compose.yaml：
shell 复制代码
```
docker compose up -d
```
访问Perplexica：

在浏览器中输入http://localhost:3000 ，即可访问Perplexica界面。

恭喜你！Perplexica已经成功部署！🎉

3、简单使用Perplexica

Perplexica 的界面简洁明了，操作起来非常容易上手。

注意下面的这些资源并不是所有都可以访问的，小伙伴们可以自己每一个都试试。

模型设置

一旦完成，保存它，现在你会看到这个页面正常打开。

但我们仍然不能使用它，所以进入设置选项。现在这里确保你选择了模型，选择Llama 3.1，在嵌入提供者中选择Ollama，然后选择nomic embed text。

完成后我们现在可以使用它了。

在这里发送一条消息，可以看到它正常工作，

你可以得到文章、图片、视频等，这非常酷。

4、介绍以及安装cpolar

如果你想让你的 Perplexity 能够被外网访问，方便朋友或客户参与问卷调查，就需要用到端口转发工具了。我推荐使用 cpolar。

cpolar 是一款简单易用的端口转发工具，它可以将你的本地端口映射到公网，让你的应用能够被外网访问。

访问cpolar官网： https://www.cpolar.com 点击免费使用注册一个账号，并下载最新版本的Cpolar。

登录成功后，点击下载Cpolar到本地并安装（一路默认安装即可）本教程选择下载Windows版本。

Cpolar安装成功后，在浏览器上访问http://localhost:9200，使用cpolar账号登录,登录后即可看到Cpolar web 配置界面,结下来在web 管理界面配置即可。