SearChat

让AI边聊边搜，答案实时又带出处

SearChat 是一个将传统搜索引擎与 AI 对话能力深度融合的开源项目，旨在解决大模型知识截止和幻觉问题。它通过接入 OpenAI、Anthropic、VertexAI、Gemini 等多种主流大模型接口，并结合 SearXNG 等元搜索引擎，让 AI 在回答问题时能实时检索互联网信息，提供带引用的准确答案。项目核心能力包括：支持多模型提供商切换、内置 DeepResearch 深度研究模式（可自动多轮搜索并汇总报告）、支持 Docker 一键部署、提供简洁的聊天界面。它本质上是一个可自托管的 AI 搜索网关，适合需要实时信息、注重隐私或希望摆脱商业 AI 搜索订阅的用户。项目采用 TypeScript 编写，架构清晰，目前处于快速迭代期。

开源 free 搜索知识

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 1063

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类搜索知识

开发团队yokingma

所属国家

官网地址https://isou.chat

GitHubhttps://github.com/yokingma/SearChat

定价模式free

价格说明开源项目，MIT许可证，支持Docker一键部署，完全免费。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言TypeScript

技术栈/模型ai,anthropic,deepresearch,gemini,llm,mcp,openai,rag,search,searxng,vertexai

GitHub 星标★ 1063

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-03-08 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数1

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：Docker 7 步

环境要求

Docker 与 Docker Compose 环境（官方推荐的一键部署方式）
Node.js 与 Yarn（本地开发或运行 deepsearcher 包时需要）
至少一个大模型接口凭据：OpenAI、Anthropic 或 Gemini
一个可用搜索源：SearXNG（推荐）、Bing 或 Google

安装与启动步骤

1获取项目代码

克隆 SearChat 仓库到本地，后续 Docker 编排文件和源码都在这个目录中。
```
git clone https://github.com/yokingma/SearChat.git
cd SearChat
```
2准备Docker编排文件

参照仓库 deploy/docker-compose.yaml 创建你自己的 docker-compose.yaml，具体服务与启动方式以该文件内容为准。
```
cat deploy/docker-compose.yaml
```
3启动容器服务

按上一步创建的编排文件启动服务；README 未给出具体端口与命令，请按文件内的说明执行。
4安装项目依赖

本地开发模式：在仓库根目录执行，会一次性安装所有子项目依赖。
```
yarn install
```
5复制环境配置模板

把服务端环境变量模板复制为本地配置文件，再进行修改。
```
cp apps/server/.env apps/server/.env.local
```
6填写密钥与搜索源

编辑 apps/server/.env.local，填入大模型 API Key 及搜索引擎相关配置；SearXNG 为推荐搜索源。
```
vim apps/server/.env.local
```
7（可选）安装DeepResearch包

若只想在自己的 Node.js 项目中集成深度研究能力，可单独安装 deepsearcher 包并按示例调用。
```
npm install deepsearcher
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`type`	是	DeepResearch 使用的大模型类型，如 openai	`openai`
`apiKey`	是	对应模型服务商的 API Key	`sk-xxxxxxxx`
`enableCitationUrl`	否	为 true 输出可点击链接式引用，false 输出 [[citation:1]] 简洁格式	`false`

如何确认成功

浏览器打开部署后的服务地址，能进入聊天界面、提问后返回带引用来源的答案，即表示部署成功。

常见问题

Q：不用 Docker 可以部署吗？

A：可以，README 提供了本地开发流程：在根目录执行 yarn install，复制 apps/server/.env 为 .env.local 并填写配置后运行前后端。

Q：搜索引擎选哪个？

A：项目支持 Bing、Google、SearXNG 等多种搜索源，README 明确推荐使用 SearXNG。

Q：没有模型 API Key 能用吗？

A：不能，必须接入 OpenAI、Anthropic、Gemini 等至少一个模型提供商的 API Key 才能对话。

Q：如何修改回答里的引用格式？

A：在 DeepResearch 配置中调整 enableCitationUrl：true 输出 ^[[1](url)] 带链接格式，false 输出 [[citation:1]] 简洁格式。

Q：怎么更新已部署的版本？

A：README 有单独的 Update Deployment 章节，按其说明重新拉取镜像或更新编排文件后重启服务。

注意事项

Docker 一键部署是官方推荐方式，配置文件参考 deploy/docker-compose.yaml。
聊天历史缓存在浏览器本地（IndexedDB/LocalStorage），不依赖服务端存储。
apps/server/.env.local 中含 API Key，请勿提交到公开仓库。
README 节选未给出默认端口和完整启动命令，实际端口请以部署文件为准。

核心亮点

深度集成 SearXNG，搜索结果可定制且无商业 API 依赖
内置 DeepResearch 模式，自动多轮搜索生成结构化研究报告
一套代码兼容 OpenAI/Anthropic/VertexAI/Gemini 四大模型接口

不足之处

依赖外部 SearXNG 实例，初次配置有一定门槛
文档/社区待观察

适用场景

需要实时新闻或技术资料的问答场景
学术研究或市场调研时自动生成带引用的深度报告
企业内部部署私有 AI 搜索助手，避免数据外泄

替代项目

Perplexica、MindSearch、Open WebUI

项目介绍

SearChat 是搜索知识领域的开源项目，由 yokingma 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（1,063）位列前 30%，在搜索知识分类中处于中上游。

项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-23。MIT许可证，支持Docker一键部署，完全免费。

它主要面向的使用场景是：需要实时新闻或技术资料的问答场景。同类可对比的替代方案包括 Perplexica、MindSearch、Open WebUI。

上一篇：chatd

下一篇：FlashRank