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Vane

Vane (anteriormente Perplexica) é um motor de respostas de IA de código aberto e auto-hospedado que pesquisa na web e retorna respostas citadas. Funciona com LLMs locais através do Ollama ou com OpenAI, Anthropic Claude, Gemini e Groq. Os usuários escolhem modos de pesquisa Rápido, Equilibrado ou Qualidade e podem executá-lo por conta própria via Docker para privacidade.

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Vane é um motor de respostas de IA de código aberto, publicado sob o nome Perplexica até sua renomeação; o site original perplexica.io está fora do ar, mas o desenvolvimento continua no GitHub em ItzCrazyKns/Vane, e o antigo repositório ItzCrazyKns/Perplexica agora redireciona para lá.

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É projetado para rodar no hardware do usuário em vez de como um serviço hospedado, combinando pesquisa na web ao vivo com um LLM para produzir respostas citadas e referenciadas.

Vane funciona como um aplicativo auto-hospedado, mais comumente através de um único contêiner Docker que agrupa Vane com o mecanismo de busca SearxNG que utiliza para consultas na web; os usuários também podem apontá-lo para sua própria instância SearxNG existente. Na primeira execução, uma tela de configuração permite que o usuário adicione chaves de API e escolha qual provedor de IA e modelo usar.

O projeto suporta LLMs locais através do Ollama, além de provedores em nuvem, incluindo OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini e Groq, permitindo que modelos sejam misturados dependendo da tarefa. A pesquisa é realizada em um de três modos: Rápido para respostas rápidas, Equilibrado para uso diário ou Qualidade para pesquisas mais profundas. Uma pesquisa pode ser restrita a fontes específicas (web, discussões, artigos acadêmicos) ou a um domínio específico, e os usuários podem enviar arquivos (PDFs, textos, imagens) para fazer perguntas sobre seu conteúdo, ou pesquisar imagens e vídeos juntamente com textos. A interface também exibe pequenos widgets utilitários, como clima ou preços de ações, quando relevante, e mantém um histórico de pesquisa local.

Vane é voltado para desenvolvedores e usuários preocupados com a privacidade que desejam uma alternativa auto-hospedada a produtos de busca de IA hospedados, mantendo as consultas fora de servidores de terceiros. É lançado sob a licença MIT e está disponível publicamente desde abril de 2024; na última verificação, o repositório tinha aproximadamente 37.000 estrelas no GitHub e mais de 4.000 forks, com o mantenedor descrevendo-o como em desenvolvimento ativo e contínuo.

Algumas integrações anunciadas, como suporte à pesquisa Tavily e Exa, estão listadas como "em breve" em vez de já estarem disponíveis. Como uma ferramenta auto-hospedada, requer que o usuário execute e mantenha sua própria instância, seja via Docker ou construída a partir do código-fonte; não há versão hospedada de primeira parte para se inscrever.

  • CategoriaMotores de busca com IA
  • Modelo de preçosCódigo aberto
  • ImplantaçãoAuto-hospedado
  • PlataformasWeb

  • Motor de respostas de IA auto-hospedado que funciona via Docker ou a partir do código-fonte, mantendo as pesquisas privadas

  • Pesquisa na web alimentada por uma instância SearxNG embutida ou externa através de vários motores de busca

  • Suporte para LLMs locais (via Ollama) juntamente com OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini e Groq

  • Três modos de pesquisa: Rápido, Equilibrado e Qualidade, trocando velocidade por profundidade

  • Seleção de fontes: restrinja uma consulta à web, discussões, artigos acadêmicos ou a um domínio específico

  • Suporte para upload de arquivos para fazer perguntas sobre PDFs, arquivos de texto e imagens

  • Pesquisa de imagens e vídeos juntamente com resultados de texto

  • Histórico de pesquisa salvo localmente e widgets de consulta rápida (clima, preços de ações, cálculos)

  1. Instalar: Execute a imagem Docker embutida (itzcrazykns1337/vane:latest), que inclui Vane e SearxNG

  2. Configurar: Abra o aplicativo localmente e insira suas chaves de API do provedor de IA, ou aponte para o Ollama, na tela de configuração

  3. Escolher um modo: Escolha o modo Rápido, Equilibrado ou Qualidade dependendo de quão profunda você deseja que a pesquisa seja

  4. Pesquisar: Faça uma pergunta, restringindo-a opcionalmente a fontes específicas ou a um domínio, e obtenha uma resposta citada

  5. Enviar arquivos: Adicione um PDF, arquivo de texto ou imagem para fazer perguntas sobre seu conteúdo

  • Pesquisa web privada
  • Assistente de pesquisa LLM local
  • Q&A de documentos
  • Auto-hospedagem para desenvolvedores

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