原贴链接

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讨论总结

作者stealthanthrax发布了Amurex项目，这是一个开源且类似Perplexity风格的统一搜索功能，用于解决用户在线知识碎片化问题。评论者从不同角度展开讨论，包括提出改进建议、表达对项目的肯定与惊叹、询问项目的技术集成情况、数据存储等，整体氛围积极，大家对项目充满期待并积极探索更多可能性。

主要观点

  1. 👍 发布新的Amurex项目，有重要功能添加
    • 支持理由：为用户的第二大脑提供自托管、开源的统一搜索功能，有助于整合碎片化知识。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 不应硬编码使用OpenAI端点及其模型
    • 正方观点：有配置不同模型的选项有助于本地托管，如使用Llama.cpp等。
    • 反方观点：无
  3. 💡 项目看起来很棒，很新奇
    • 解释：之前可能没有类似成果，这个搜索功能有独特之处。
  4. 💡 对项目表示肯定和赞赏
    • 解释：直接表达项目很棒，态度积极。
  5. 💡 关注数据是否回传存储
    • 解释：这关系到搜索工具的数据安全和隐私性。

金句与有趣评论

  1. “😂 I added a major feature Amurex today. A Self Hosted Open Source Perplexity - Style Unified Search for Your Second Brain.”
    • 亮点：直接点明项目名称和主要功能。
  2. “🤔 It would be nice if it wasn’t hard coded to use the OpenAI endpoint and their models (eg: gpt - 4o - mini).”
    • 亮点：从技术改进角度提出建设性意见。
  3. “👀 peter_wonders: Looks amazing!”
    • 亮点：简洁地表达对项目的惊叹和认可。
  4. “😎 [blahdndjsjnene: This is awesome!]”
    • 亮点：简单有力地表达积极态度。
  5. “🤝 This looks really cool, do you plan to make a docker container version?”
    • 亮点：体现出对项目的兴趣并期待项目拓展。

情感分析

总体情感倾向是积极正面的。主要分歧点较少，可能存在的小分歧在于项目技术方面，如是否硬编码OpenAI端点及其模型，但这也是以改进建议的形式提出。整体积极的原因是项目具有创新性，能为解决知识碎片化问题提供新的方案，并且作者积极回应大家的提问。

趋势与预测

  • 新兴话题：多模态RAG以及文件夹上传嵌入功能。
  • 潜在影响：如果项目按照计划发展，可能会对知识管理领域产生积极影响，为用户提供更高效、更安全、功能更全面的知识搜索和管理工具。

详细内容：

标题：开源的分布式第二大脑统一搜索工具引发热烈讨论

在 Reddit 上，一个名为“I created an Open Source Perplexity-Style Unified Search for Your Distributed Second Brain”的帖子引发了众多关注。该帖子附带了一个视频链接https://v.redd.it/q4apht8f41oe1/DASH_1080.mp4?source=fallback ，目前获得了不少点赞和评论。

帖子引发的主要讨论方向集中在对这个统一搜索工具的功能完善和拓展建议上。

讨论焦点与观点分析：

有人认为，如果这个工具不是硬编码使用 OpenAI 端点及其模型（例如 gpt-4o-mini），而是能配置不同模型，比如使用 Llama.cpp、ollama、litellm 等来自行托管，那会更好。因为目前的情况对于本地 llama 社区来说基本没用。

有人指出，通过更改环境变量可以使用 ollama，但应该添加 UI 切换。

有人提出，增加 Gemini 支持将是理想的选择。

还有人好奇增加 Gemini 支持的好处。回答是它具有大上下文、成本低、速度快、非常智能、本质上是多模态以及完美的 OCR 等优点。

有人询问是否计划制作一个 docker 容器版本，得到了肯定的回答。

有人关心这个工具是否与 Google 云端硬盘集成，是否属于技术上的 RAG。得到的答复是目前仅支持 Google 文档，但很快会完善。RAG 是实现的一部分。

有人提出一系列的期望，包括多模态 RAG、能够上传文件夹以进行嵌入、良好的错误处理和进度显示等，还提到了一个名为 kotaemon 的 GitHub 仓库，认为参考它可能会加快开发速度。对此，开发者回应会考虑所有这些建议，并表示之前不知道 kotaemon 仓库，会去查看。

总之，这次讨论充分展示了大家对这个开源工具的期待和热情，也为其未来的发展提供了丰富的思路和方向。