farfalle

自建私有 AI 搜索，接入任意大模型，告别广告和隐私焦虑。

Farfalle 是一个可自托管的 AI 搜索引擎，支持接入本地或云端大语言模型（如 Ollama、OpenAI 等），旨在为用户提供隐私可控的搜索体验。它解决了传统搜索引擎广告多、结果不精准以及使用云端 AI 搜索时数据隐私泄露的问题。核心能力包括：多模型接入、RAG（检索增强生成）式答案合成、流式响应、对话式追问、以及可配置的搜索后端（如 SearXNG、Serper 等）。项目采用 TypeScript 编写，前端基于 Next.js，后端提供 API，易于部署和二次开发。作为成长中的开源项目，它强调模块化和可扩展性，适合开发者快速搭建个性化的 AI 搜索入口。

开源 free 开源模型

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 3543

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类开源模型

开发团队rashadphz

所属国家

官网地址https://www.farfalle.dev

GitHubhttps://github.com/rashadphz/farfalle

定价模式free

价格说明开源项目，可自行部署，使用本地或云端LLM，无内置收费机制，完全免费。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言TypeScript

技术栈/模型fastapi,generative-ui,gpt-4o,groq,llm,nextjs,ollama,openai,perplexity,react,search-engine,shadcn-ui,tailwindcss

GitHub 星标★ 3543

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-04-25 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

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使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：Docker 5 步

环境要求

已安装 Docker 与 Docker Compose
本地 3000 端口可用（前端访问端口）
如需使用云模型，准备 OpenAI / Groq 等服务的 API Key（可选）
如需完全本地推理，可先安装 Ollama 并拉取本地模型（可选）

安装与启动步骤

1克隆项目仓库

把 farfalle 源码克隆到本机任意目录，确保 git 已安装且网络可访问 GitHub。
```
git clone https://github.com/rashadphz/farfalle.git
```
2复制环境变量模板

进入项目目录，把 .env-template 复制为 .env，后续配置都写在这个文件里。
```
cd farfalle && cp .env-template .env
```
3填写 API 密钥

用编辑器修改 .env，填入你使用的云模型/搜索服务密钥；仅用 Ollama 本地模型可跳过。
4启动应用容器

用仓库自带的开发 compose 文件在后台拉起前后端与搜索相关服务。
```
docker-compose -f docker-compose.dev.yaml up -d
```
5访问搜索界面

等待容器启动完成后，在浏览器打开本机 3000 端口即可开始使用。

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`.env`	否	由 .env-template 复制而来，用于填写云模型与搜索服务 API 密钥；用 Ollama 时可留空	`sk-xxxxxxxx`

如何确认成功

等待应用启动完成后，浏览器访问 http://localhost:3000 能正常打开搜索界面即表示部署成功。

常见问题

Q：没有云服务 API Key 可以运行吗？

A：可以。README 说明使用 Ollama 本地模型时 API Key 是可选的，不需要任何云服务密钥。

Q：支持哪些模型？

A：可通过 Ollama 运行 llama3、gemma、mistral、phi3 等本地模型，也支持 LiteLLM 自定义模型，以及 Groq/Llama3、OpenAI/gpt-4o 等云模型。

Q：启动后网页打不开怎么办？

A：容器启动需要一点时间，请稍等后重新访问 http://localhost:3000；仍失败可查看 docker-compose 日志排查。

Q：想不用 Docker 手动部署怎么做？

A：README 指向仓库内的 custom-setup-instructions.md，按该文档的自定义安装步骤操作。

注意事项

README 使用 docker-compose.dev.yaml 启动开发环境，需要本机已安装 Docker 与 Docker Compose。
搜索后端可选择 SearXNG、Tavily、Serper 或 Bing，SearXNG 方案可免除外部依赖。
本地 Ollama 方案无需任何云 API Key，更适合注重隐私的场景。
网址为 http://localhost:3000，若被占用需先释放该端口。

核心亮点

支持本地 LLM（如 Ollama）与云端模型混合接入，数据可完全私有化
基于 RAG 的答案生成，能引用来源链接，提高可信度
提供流式输出和对话式追问，交互体验接近 ChatGPT

不足之处

依赖外部搜索 API（如 SearXNG）才能获取网页结果，配置稍复杂
文档/社区待观察

适用场景

隐私敏感用户自建搜索，避免搜索记录被云端留存
开发者集成多种 LLM 能力，构建定制化搜索问答应用
企业内部知识库搜索，结合私有模型与内网数据

替代项目

Perplexica、SearXNG、Khoj

项目介绍

farfalle 是搜索知识领域的开源项目，由 rashadphz 开发，2024 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（3,543）位列前 30%，在搜索知识分类的 585 个项目里位列前 13%。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-23。可自行部署，使用本地或云端LLM，无内置收费机制，完全免费。

它主要面向的使用场景是：隐私敏感用户自建搜索，避免搜索记录被云端留存。同类可对比的替代方案包括 Perplexica、SearXNG、Khoj。

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