searchGPT

让AI搜索带来源,答案可追溯更可信

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 对话助手 🍴 复刻 69 🐛 待处理 19 👀 关注 10
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 709
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,可免费自行部署使用,无在线服务或付费版本。

项目预览

searchGPT 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队michaelthwan
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,可免费自行部署使用,无在线服务或付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai,chatgpt,grounded-api,grounded-bot,language-model,llm,machine-learning,nlp,nlp-machine-learning,openai,python,retrieval,retrieval-model
GitHub 星标★ 709
上线时间2023-02-11 00:00:00
代码更新2026-09-22
仓库体积1.2 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数1

项目介绍

searchGPT 是一个基于 LLM(如 ChatGPT/OpenAI API)的接地搜索工具,旨在解决传统搜索引擎结果缺乏上下文和引用来源的问题。它不仅能进行网页搜索,还支持对本地文件内容进行语义检索,并将搜索结果与来源引用相结合,为用户提供更可信、可追溯的答案。项目核心能力包括:调用 OpenAI 等大模型进行自然语言理解与生成,集成网络搜索 API 获取实时信息,以及通过检索增强生成(RAG)技术对文档进行索引和查询。其设计强调“接地”,即每个回答都附带参考来源,便于用户验证信息。作为早期项目,它提供了简洁的 Python 接口,方便开发者集成到自己的应用中,适用于需要事实核查、研究辅助或知识管理的场景。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 709

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:进阶 约 40 分钟 部署方式:本地安装 4 步

环境要求

  • Python 3.10.8
  • 搜索接口凭据
  • 向量库

安装与启动步骤

  1. 1建环境

    官方指定 Python 3.10.8。

    conda create --name searchgpt python=3.10.8 && conda activate searchgpt
  2. 2装依赖

    含检索与向量库。

    pip install -r requirements.txt
  3. 3配检索源

    填搜索接口与向量库地址。

    # 编辑配置文件
  4. 4起服务

    启动后问一个问题验证。

    # 运行仓库启动脚本

如何确认成功

回答里带引用链接,且链接能打开对应页面。

注意事项

  • 它做的是带证据的检索问答。
  • 检索源质量直接决定答案质量。

核心亮点

  • 回答自动附带来源引用,提升信息可信度
  • 同时支持网页搜索和本地文件内容检索,覆盖多场景
  • 基于 OpenAI API,易于集成和扩展

不足之处

  • 依赖 OpenAI API,可能产生费用且访问受限
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 研究资料快速检索并生成带引用的综述
  • 企业内部文档智能问答,快速定位关键信息
  • 事实核查场景,验证AI回答的准确性

替代项目

LangChain、LlamaIndex、Perplexica

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