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大家好！对于任何人工智能代理来说，互联网搜索是一个重要的工具。然而，像Tavily和Exa这样的API，其成本真的很难承受。在某些情况下，这些互联网API的成本比大型语言模型（LLM）还高。为了解决这个问题，我正在公开可用的searXNG实例之上制作一个Playwright包装器API。这将使代理应用程序能够免费获取互联网结果。目前，我已经建立了一个基本的GitHub仓库，并且我将继续开发高级搜索功能，例如图像搜索。GitHub：[https://github.com/HanzlaJavaid/Free - Search/tree/main](https://github.com/HanzlaJavaid/Free - Search/tree/main)。尝试部署版本：https://freesearch.replit.app/docs。如果你觉得这个有用，考虑给GitHub仓库加星以支持进一步开发！编辑：我没想到这个帖子会得到如此热烈的回应。在仅仅24小时内，这个仓库就获得了超过40个星。我现在真正明白，人们对免费且更好的搜索API有着深切的需求。虽然我不是最优秀的开发者，但我会尽力让人们真正使用它。我非常感谢PR（拉取请求）、问题反馈和任何形式的反馈。让我们携手释放开源的力量，把它做大做强。

讨论总结

原帖作者宣布正在开发一个基于公开searXNG实例的playwright包装API以实现免费搜索，引发了一系列讨论。讨论涵盖项目在发布后的流量变化和故障修复，免费搜索API的工作原理、数据质量等技术问题，还有对原帖表述风格的调侃、项目是否符合特定规范的疑问、对项目的正面评价以及作者对项目未来发展的展望等，整体氛围积极且富有探索性。

主要观点

  1. 👍 原帖项目很有趣且代码不错
    • 支持理由：评论者直接表达认可
    • 反对声音：无
  2. 🔥 免费搜索API通过searxng实例搜索来工作
    • 正方观点：解释了其工作机制，searxng是搜索聚合器能获取多搜索引擎资源
    • 反方观点：有对使用playwright而非searxng的疑惑
  3. 💡 项目24小时内获超40个星标体现对免费搜索API需求大
    • 解释：原帖作者意外于积极响应从而认识到需求
  4. 💡 当前搜索最大问题是检索数据质量
    • 解释：评论者分享使用searxng时遇到的数据内容和排名问题
  5. 💡 谷歌取消广告资助搜索决策有趣且影响搜索业务
    • 解释：可能会使搜索走向LLM增强方向，影响谷歌自身产品

金句与有趣评论

  1. “😂 你写得比大型语言模型（LLM）还像LLM。”
    • 亮点：以诙谐幽默方式评价原帖作者表述风格
  2. “🤔 How does this work and how is it free?”
    • 亮点：对免费搜索API工作原理和免费性提出疑问，是核心讨论点之一
  3. “👀 我从未料到这个帖子会得到如此热烈的回应。在短短24小时内，该存储库就获得了40多个星标。”
    • 亮点：体现出项目的受欢迎程度超出作者预期
  4. “🤔 I would say the biggest problem right now with searching is the quality of data retrieved.”
    • 亮点：指出搜索存在的数据质量问题
  5. “👀 在5年之内，几乎所有的搜索都会通过代理或者像Copilot/ChatGPT这样的工具使用得到大型语言模型（LLM）的增强。”
    • 亮点：对搜索发展趋势的一种预测

情感分析

总体情感倾向积极。主要分歧点在于对原帖使用技术的疑惑，如为何使用playwright而非searxng。可能原因是大家从不同技术角度出发，关注项目技术实现的合理性和有效性。

趋势与预测

  • 新兴话题：项目是否能符合MCP相关规范可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果该免费搜索API成功发展，可能会对搜索领域产生冲击，改变现有搜索API的格局，也可能促使更多类似开源项目的出现。

详细内容：

标题：免费搜索工具引发 Reddit 热议

近日，Reddit 上一则关于免费搜索工具的帖子引起了广泛关注。该帖子介绍了作者在公开可用的 searXNG 实例之上创建了一个 playwright 包装器 API，旨在让代理应用能够免费获取互联网搜索结果。此贴获得了大量点赞和众多评论。

帖子中提到，作者已建立了基本的 GitHub 仓库，并将继续开发高级搜索功能，如图片搜索。同时提供了相关的链接：GitHub 仓库链接https://github.com/HanzlaJavaid/Free-Search/tree/main，以及部署版本的链接https://freesearch.replit.app/docs。

讨论焦点与观点分析： 有人提到部署版本在发布后出现了流量高峰导致服务失败，但已增加计算资源使其正常运行，并提供了相关链接https://freesearch.replit.app/docs。 有人对该工具如何免费以及其工作原理提出疑问，作者解释是通过在公开可用的 searxng 实例上进行搜索，它是一个能从包括谷歌、必应和 duckduck go 等搜索引擎获取结果的搜索聚合器。如果直接从谷歌等大搜索引擎使用 playwright 搜索，会很快被检测到机器人活动并封锁 IP，而通过 searxng 作为中间环节，就能够不受限制地获取结果。 有人称赞这个工具很有用，也有人指出搜索质量存在问题，认为如今找到正确的信息从未如此困难。有人表示自己在项目中使用了 searxng 并本地部署，还提到了其中存在的一些问题和见解。有人对其是否符合 MCP 提出疑问，作者表示目前不符合但在规划中。

总的来说，这一免费搜索工具在 Reddit 上引发了热烈讨论，大家在肯定其价值的同时，也对其工作原理、搜索质量和未来发展等方面提出了各种观点和建议。