只用500行代码搭出来的AI搜索引擎，登顶GitHub趋势榜。
作者：贾扬清的LeptonAI团队。
Lepton Search耗时一个周末打造，仅作为Demo演示而不是正式产品，只为向开发者展示“天下没有难构建的AI应用”。
△能理解中文但用英文回答
贾扬清事后感慨到：
这件事并没有那么复杂——我们刚开始时确实以为会更难。
另外，围绕这个Demo还发生了一些争议。
AI搜索引擎Perplexity创始人认为其参考了自己产品的UI界面，转发评论了一番。
贾扬清也做出回应，称无意进入这个市场，更多的是Demo展示以及宣传自家LeptonAI云服务，并且一开始就准备开源。
总之，两位大佬“友好”地一番交锋之后，Lepton Search修好bug后立即开源并且迅速获得社区认可。
目前，已有偏学术的开源AI搜索引擎SciPhi使用贾扬清的代码完成升级。
500行代码的AI搜索引擎
要注意，AI搜索引擎整体上依然是一个复杂的项目。
Lepton Search之所以500行代码就能实现，正如贾扬清想要展示的，是因为今天的应用开发已经高度模块化：
-大模型，调用了在自家云上部署的开源Mixtral-8x7b模型。
-搜索引擎，目前用了必应搜索的API。
-数据存储，用自家Lepton KV作为无服务器存储。
这500行代码其实只做到以下几点，就完成一个产品的雏形了：
对大模型和搜索引擎的接口支持
前端UI界面
可缓存和可分享的搜索结果
除此之外，贾扬清还分享了开发过程中学到的一些经验：
-搜索质量确实非常重要，好的结果片段才能产生好的摘要。
-一点AI幻觉其实有助于填补片段中未涉及的“常识”。
-开源模型在文本摘要任务上已经做的非常好。
在后续与网友讨论过程中，贾扬清还认为“AI对话式搜索不会取代传统搜索”，还需要依赖传统搜索引擎的结果。
事实上，AI搜索目前正是行业的一个大热门方向。
代表公司正是前面提到的Perplexity，刚刚拿到7360万美元的A轮融资，估值超过5亿美元。
投资者中有英伟达、亚马逊，甚至谷歌AI大佬Jeff Dean和前YouTube CEO也不避嫌，以个人名义参与投资。
并且Perplexity已和部分浏览器厂商如Arc展开合作，成为默认搜索引擎的选项之一。
△Perplexity网页版
更小一些的创业项目方面，比如面向程序员的devv_，面向学术的Consensus也各自受到垂直用户群体的认可。
国内大厂也是AI搜索的积极参与者，百度除了以文心一言插件的形式集成了AI搜索之外，还推出了独立的简单搜索App试水。
360也推出360AI搜索独立APP版，安卓版刚刚上线还是热乎的，连评分数量都还没够展示门槛。
昆仑万维的天工AI搜索则已推出了将近半年，其首页推荐问题通常紧追最新热点，很方便吃瓜。
AI搜索类产品在设计上大致分为三大类。
谷歌和百度在传统搜索的页面顶部，以卡片形式展示AI生成结果。
必应、百度文心一言更偏重对话，搜索结果由AI总结提炼后呈现在多轮对话中。
其他产品大多遵循Perplexity为代表的新范式：
-搜索结果页面分为“参考链接-AI回答-相关追问”几个模块，并可多轮提问。
-搜索结果有历史记录，且可以对外分享。
-Copilot增强模式，AI理解问题后反向提问，引导用户补充搜索条件。
-个性化提示词，用于调整AI回答的风格以及格式。
正如Perplexity的CEO所说，他们的产品大获成功后，其模式已成为事实上的行业标准。
除了宏观的界面、功能之外，更细节之处如“付费功能的免费使用次数”都被一些后来者学走。
参考链接：
[1]https://github.com/leptonai/search_with_lepton
[2]https://twitter.com/jiayq/status/1751633905890038232
