Perplexica ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು: 2025 ರ ಸಂಪೂರ್ಣ, ನಿರ್ದೋಷ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ
ನೀವು Perplexity ಶೈಲಿಯ AI ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನೋಡಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿಯಂತ್ರಣ ಬಯಸಿದರೆ, Perplexica open-source ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ—ಸ್ವಂತ ಸರ್ವರ್ನಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡು, ಗೌಪ್ಯತೆಯೊಂದಿಗೆ, ಮತ್ತು ಆಶ್ಚರ್ಯಕರ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಗೈಡ್ನಲ್ಲಿ, Perplexica ಏನಾಗಿದೆ, ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಸ್ಥಾಪಿಸಬೇಕು, ಪ್ರೊವೈಡರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸರಿಹೊಂದಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನೆ, ಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವಿಷಯ ಪತ್ತೆಗೆ ದಿನನಿತ್ಯ ಇದನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡೋಣ.
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಮುಖಿ ಆಗಿರಲು, ನಾವು ಪ್ರಶ್ನೆ-ಆಧಾರಿತ ರಚನೆ, ಸುಲಭದ ಹಂತಗಳು, ಉದಾಹರಣೆ ಆಜ್ಞೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸುವೆವು.
ಮತಿನೋಟ: Perplexica ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ Docker ಮೂಲಕ ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಧಿಕೃತ GitHub ರೀಪೊವು ವೇಗವಾದ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ: Docker ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಿರಿ, ರೀಪೊ ನಕಲಿಸಿ, ಮತ್ತು Docker Compose ಮೂಲಕ ಚಾಲನೆ ಮಾಡಿರಿ. ಸಮುದಾಯ ಅವಲೋಕನ ಮತ್ತು ಸ್ವ-ಹೋಸ್ಟಿಂಗ್ ತಿಳಿವಳಿಕೆಗಾಗಿ, Ollama ಜೊತೆ Perplexica ಓಡಿಸುವ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯನ್ನು ನೋಡಿ. ಸ್ವ-ಹೋಸ್ಟಿಂಗ್ ಸಂಬಂಧಿತ ಒಂದು-ಆಜ್ಞೆ ಸ್ಥಾಪನೆ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ ನಿರ್ಮಿತ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುವ ಸಕ್ರಿಯ ವಿಷಯಲಾಪವೂ ಇದೆ.
Perplexica ಎಂದರೆ ಏನು?
Perplexica ಎಂದರೆ ಸ್ವಯಂ-ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ, AI-ಚಾಲಿತ ಹುಡುಕಾಟ ಎಂಜಿನ್ ಆಗಿದ್ದು, ಜಾಲತಾಣ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ, ಮೂಲಾಧಾರಿತ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ: ಮಿಕ್ಕಿ ಪ್ರಶ್ನೆ ಕೇಳುತ್ತೀರಿ; ಅದು ಜಾಲತಾಣವನ್ನು ಹುಡುಕಿ, ಹಲವು ಮೂಲಗಳನ್ನು ಓದಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಚಿಕಿತ್ಸಿತ ಉತ್ತರವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಗಳೊಂದಿಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದು Perplexity ಶೈಲಿಯ ಉಪಕರಣಗಳಿಗೆ ತೆರೆದ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ ರೂಪುಗೊಂಡಿದ್ದು, ನಿಮಗೆ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಅಥವಾ ಸ್ವಂತ ಸರ್ವರ್ನಲ್ಲಿ ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ധಾರ್ಮಿಕತೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿಗುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಮುಖ ತತ್ವಗಳು:
- ಸ್ಥಳೀಯ ಅಥವಾ ಸ್ವಯಂ-ಹೋಸ್ಟ್ ನಿಯಂತ್ರಣ Docker ಮೂಲಕ
- ನಿಮ್ಮ ಆಯ್ಕೆ ಪ್ರಕಾರ ಹುಡುಕಾಟ/ಡೇಟಾ ಪ್ರೊವೈಡರ್ಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸುತ್ತದೆ (ಉದಾ: Brave, SerpAPI, Google CSE - ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಸಾಧ್ಯ)
- ಸ್ಥಳೀಯ ಅಥವಾ ದೂರಸ್ಥ LLM ಗಳು (ಉದಾ: Ollama ಮೂಲಕ ಅಥವಾ API ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳು) ಜೊತೆಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ
- ಸ್ವಾಭಾವಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ವೆಬ್ UI ಹಾಗೂ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಷನ್ ಪ್ರಕಾರ Web/Scholar/YouTube ಮೊದಲಾದ ಫೋಕ್ಸಡ್ ‘ಮೋಡ್ಗಳು’
Perplexica ಯಾರಿಗೆಗಾಗಿ?
- ಉಲ್ಲೇಖಿತ, ಬಹು-ಮೂಲ ಸಾರಾಂಶ ಬೇಕಿರುವ ಸಂಶೋಧಕರು
- ಸ್ಥಳೀಯ LLM ಮತ್ತು ವೆಬ್ ರಿಟ್ರೀವಲ್ ಉಪಯೋಗಿಸುವ ఇಂಜಿನీరರು
- ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ ನಿಯಂತ್ರಣ ಬೇಕಾದ ತಂಡಗಳು
- Perplexity-ಶೈಲಿ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾರ್ಗಕ್ಕೆ ಬದಲಾಯಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಬಳಕೆದಾರರು
ತ್ವರಿತ ಪ್ರಾರಂಭ: Perplexica ನ ಅತಿದ್ರುತ ಮಾರ್ಗ
ಅಧಿಕೃತ ರೀಪೊ ಆಧಾರದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಹರಿವು:
- Docker ಮತ್ತು Docker Compose ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಿರಬೇಕು
- ಐಚ್ಛಿಕ: Ollama ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಿರಬಹುದು ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಲು (ಉದಾ:
llama3, mistral, qwen)
- ಉದಾಹರಣಾ ಪರಿಸರ ಕಡತವನ್ನು ಪ್ರತಿರೂಪಿಸಿ (ಉದಾ:
.env.example → .env).
- ಯಾವುದೇ ಹುಡುಕಾಟ/API ಕೀಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ (Brave, Serper, Tavily, Bing, Google CSE ಮುಂತಾದವು).
- LLM ಪ್ರೊವೈಡರ್ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ: ಸ್ಥಳೀಯ Ollama ಎಂಡ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಅಥವಾ API (OpenAI/ಹೋಲುವ) ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪ್ರಕಾರ.
- Docker Compose ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ
- ಈ ಆಜ್ಞೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ನಿಮಿಷದ ನಂತರ, ವೆಬ್ UI ಪ್ರಿಂಟ್ ಆದ localhost ಪೋರ್ಟ್(ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ` ಅಥವಾ ರೀಪೊ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಸೂಚಿಸಲ್ಪಟ್ಟಂತೆ) ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
- ಐಚ್ಛಿಕ: Ollama ಮೂಲಕ ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾದರಿ ಪಡೆಯಿರಿ
# Ollama ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಿ (ನಿಮ್ಮ OS ಗೆ ollama.com ನೋಡಿ)
ollama pull llama3
# ಅಥವಾ ಇನ್ನೊಂದು ಬೆಂಬಲಿತ ಮಾದರಿ
- Perplexica ಯ LLM ಕಾನ್ಫಿಗರೇಷನ್ ಅನ್ನು ನಿಮ್ಮ Ollama ಎಂಡ್ಪಾಯಿಂಟ್ (ಮ್ಯಾಕ್ಒಎಸ್/ವಿಂಡೋಸ್ನ Docker ನಿಂದ ಅಥವಾ ಲಿನಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ) ದಲ್ಲಿ ಸೂಚಿಸಿ. ಸ್ವ-ಹೋಸ್ಟಿಂಗ್ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಈ ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
ಮೊದಲ ಚಾಲನೆಯ ಪರಿದರ್ಶನ: Perplexica ವೆಬ್ UI ಉಪಯೋಗ
UI ಸಕ್ರಿಯವಾದ ಮೇಲೆ, ನೀವು ಆಧುನಿಕ AI ಹುಡುಕಾಟ ಎಂಜಿನ್ಗಳಂತೆ ಹುಡುಕಾಟ ಬಾಕ್ಸ್ ನೋಡಬಹುದು.
- ಸ್ವಾಭಾವಿಕ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನಿಸಿರಿ: “2025 ರಲ್ಲಿ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳ ಇತ್ತೀಚಿನ ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ಗಳು ಯಾವುವು?”
- ಲಭ್ಯವಿದ್ದರೆ ಫೋಕಸ್/ಮೋಡ್ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ: Web, Academic/Scholar, YouTube, ಅಥವಾ ಸಾಮಾನ್ಯ Research ಮೋಡ್ — ನಿಮ್ಮ ಬಿಲ್ಡ್ ಮತ್ತು ಪ್ರೊವೈಡರ್ಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತವೆ.
- ಇನ್ಟರ್ ಒತ್ತಿರಿ. Perplexica ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪಡೆದು ಓದಿ, ಉಲ್ಲೇಖಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಾರಾಂಶ ರಚಿಸುತ್ತದೆ.
- ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಿ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಿ.
ಸಲಹೆಗಳು:
- ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಗಳು ಬಳಸಿ: “ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಿ,” “ಪ್ರೋಸ್/ಕಾನ್ಸ್ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ,” ಅಥವಾ “3 ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ 200 ಪದಗಳ ಸಾರಾಂಶ ನೀಡಿ.” ಇತ್ಯಾದಿ ಒದಗಿಸಿ.
- ಕೋಡಿಂಗ್ ವಿಷಯಗಳಿಗೆ, ಹಂತ-ಹಂತದ ಸ್ನಿಪೆಟ್ ಗಳು ಮತ್ತು ಅಧಿಕೃತ ದಾಖಲೆಗಳಿಗೆ ಲಿಂಕ್ ಕೇಳಿ.
- ವೀಡಿಯೋಗಳ (YouTube ಮೋಡ್ ಸಕ್ರಿಯವಿದ್ದರೆ) ಕುರಿತು, “ಈ ಚಾನಲ್ ನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ X ಅನ್ನು ಸಾರಾಂಶ ಮಾಡಿ” ಕೇಳಿ.
ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರೊವೈಡರ್ಗಳು ಮತ್ತು API ಕೀಲಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂರಚಿಸಬೇಕು
Perplexica ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ವೆಬ್/ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರೊವೈಡರ್ಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ವಹిస్తుంది. ಸಾಮಾನ್ಯ ಆಯ್ಕೆಗಳು Brave Search, Serper/SerpAPI (Google-ಶೈಲಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು), Bing Web Search, Tavily, ಮತ್ತು Google Custom Search Engine (CSE) ಆಗಿವೆ. ನೀವು ಸಂಬಂಧಿಸಿದ API ಕೀಯನ್ನು ನಿಮ್ಮ .env ಕಡತದಲ್ಲಿ ನೀಡಬೇಕು.
.env ನಲ್ಲಿ ಕಾಣಬಹುದಾದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಚರಗಳು:
- BRAVE_API_KEY ಅಥವಾ SERPER_API_KEY (ಅಥವಾ SERPAPI_KEY)
- GOOGLE_CSE_ID ಮತ್ತು GOOGLE_CSE_API_KEY
- OLLAMA_BASE_URL (ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾದರಿಗಾಗಿ)
- OPENAI_API_KEY ಅಥವಾ OPENAI_COMPATIBLE_BASE_URL ಕ್ಲೌಡ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ
ನೀವು ಬೇಕಾಗಿರುವದನ್ನಷ್ಟೇ ಹೊಂದಿಸಿ. ಅನೇಕ ಬಳಕೆದಾರರು ಒಂದೇ ಪ್ರೊವೈಡರ್ (ಉದಾ: Brave ಅಥವಾ Tavily) ಮತ್ತು ಒಂದೇ LLM (Ollama ಅಥವಾ OpenAI-ಅನುಸಾರ ಎಂಡ್ಪಾಯಿಂಟ್)ದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ನಂತರ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತಾರೆ.
ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದು
ನೀವು Perplexica ಯನ್ನು ನಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ:
- Ollama ಮೂಲಕ ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾದರಿಗಳು: ಗೌಪ್ಯತೆಯೊಂದಿಗೆ, ಪ್ರತಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉಚಿತ; ಗತಿಯು ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಮ್ಮ GPU/CPU ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತ.
- API ಮೂಲಕ ಕ್ಲೌಡ್ ಮಾದರಿಗಳು: ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಜಟಿಲ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಆದರೆ ಬಳಕೆ ವೆಚ್ಚವಿದೆ.
ಶಿಫಾರಸುಗಳು:
- ಬೆಳಗಿನ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್: Ollama ಮೂಲಕ
mistral:7b ಅಥವಾ llama3:8b ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೋತ್ತರಗಳಿಗೆ.
- ಮಧ್ಯಮ/ಉನ್ನತ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್: ಹೆಚ್ಚು ಸಿದ್ಧಾಂತ ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಅಗತ್ಯ ಇದ್ದರೆ
llama3:70b ಅಥವಾ qwen2 ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ.
- API-ಆಧಾರಿತ: ಭಾರೀ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗಾಗಿ OpenAI-ಅನುಕೂಲ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
Perplexica ನ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಸ್ ಅಥವಾ .env ನಲ್ಲಿ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಆಯ್ದ LLM ಕ್ಕೆ ನಿಯೋಜಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಬಿಲ್ಡ್ ಬಹು-ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಿದರೆ, ಪ್ರತೀ ಸೆಷನ್ನಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು.
ಉತ್ತಮ ಉತ್ತರಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್
ಉತ್ಪನ್ನ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ:
- ಸಾಕ್ಷ್ಯ ವಿನಂತಿ: “3–5 ಪ್ರಖ್ಯಾತ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ ಲಿಂಕ್ಗಳೊಂದಿಗೆ. ಒಪ್ಪಂದಗಳು ಮತ್ತು ಭಿನ್ನಮತಗಳನ್ನು ಸಾರಾಂಶಿಸಿ.”
- ಸಂರಚಿತ ಔಟ್ಪುಟ್: “5-ಬಿಂದುವಿನ ಸಾರಾಂಶ ನೀಡಿ ನಂತರ ಹೋಲಿಕೆ ಟೇಬಲ್.”
- ಬಾಧ್ಯತೆಗಳು: “150 ಪದಗಳ ಒಳಗೆ ಇಡಿ. ನಂತರ 3-ಐಟಂ ಪರಿಶೀಲನಾ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.”
- ವಿಸ್ತೃತ ನಿಯಂತ್ರಣ: “2024–2025 ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಗಮನ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಪೇವಾಲ್ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟಿಡಿ.”
ಉದಾಹರಣೆ ಕೆಲಸದ ಹರಿವೆಗಳು
- ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್: “ಸಂಶೋಧನಾ ತಂಡಗಳಿಗೆ Notion ಮತ್ತು Obsidian ಹೋಲಿಸಿ. ಪೋಷಕರು/ಇಲಾಖೆಗಳು, ಬೆಲೆ, ಮತ್ತು 2025 ನ ನವೀಕರಣಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ನೀಡಿ.”
- ಫಲಿತಾಂಶ: ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೂಲಗಳ ಲಿಂಕ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿನಿಮಯಗಳ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಜಾಲಕ.
- ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್: “FastAPI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನಲ್ಲಿ OpenTelemetry ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಸೇರಿಸುವುದು ಹೇಗೆ? ಕೋಡ್ ಸ್ನಿಪೆಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅಧಿಕೃತ ಡಾಕ್ಸ್-link ನೀಡಿ.”
- ಫಲಿತಾಂಶ: ಹಂತ ನಡಿಯುವ ಕೋಡ್ ಜೊತೆಗೆ ಅಧಿಕೃತ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು.
- ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್: “ಐಯಾನ್ ಥ್ರಸ್ಟರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಳ (2023–2025) ಸಾರಾಂಶಿಸಿ. 4-peer-reviewed ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ ಮತ್ತು ತೆರೆಯಲಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನೂ ಸೂಚಿಸಿ.”
- ಫಲಿತಾಂಶ: ಕಾಗದ ಆಧಾರಿತ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ತೆರೆದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳೊಂದಿಗೆ.
- ವೀಡಿಯೋ ಜ್ಞಾನ ಸಂಗ್ರಹ (ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿದ್ದಲ್ಲಿ)
- ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್: “‘Rust async patterns’ ಬಗ್ಗೆ ಕಳೆದ ವಾರದ ವೀಡಿಯೋಗಳ ಮುಖ್ಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಾರಾಂಶಿಸಿ. ಲಭ್ಯವಿದ್ದರೆ ಟೈಮ್ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ಗಳು ಸೇರಿಸಿ.”
ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸಲಹೆಗಳು
- Docker ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹುಡುಕಲಾಗುತ್ತಿಲ್ಲ: Ollama ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು Docker ಒಳಗಿನ ಮೂಲ URL ತಲುಪಬಹುದಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. macOS/Windows ನಲ್ಲಿ
host.docker.internal ಅನ್ವಯಿಸಿ, localhost ಬದಲು.
- ಉತ್ತರ ಶೂನ್ಯ: ಪ್ರೊವೈಡರ್ API ಕೀ ಮತ್ತು ರಾಶಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಬೇರೆ ಪ್ರೊವೈಡರ್ಗೆ ಬದಲಾವಣೆ ಮಾಡಿ ಅಥವಾ ಬ್ಯಾಕ್ಅಪ್ ಪ್ರೊವೈಡರ್ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ.
- ಮಂದ ಪ್ರತಿಕ್ರિયા: ಸಣ್ಣ ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾದರಿ ಬಳಸಿ; ಪಡೆಯುವ ಪುಟಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ; ಅಥವಾ ಭಾರೀ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ API ಮಾದರಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿ.
- ಸ್ಮೃತಿ ಏರಿಕೆ: ಸಮಕಾಲೀನ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಿ ಅಥವಾ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ ವಿಷಯ ಕಿಟಕಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ.
- ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಕಾಣೆಯಾಗುತ್ತಿಲ್ಲ: ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಕಠಿಣಗೊಳಿಸಿ (“ಹೆಸರುಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೂಲ ಲಿಂಕ್ಗಳು ಸೇರಿಸಿ”) ಅಥವಾ ಲಿಂಕ್ ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಮೋಡ್ ಇದನ್ನಾಯ್ದಿರುತ್ತದೆಯಾ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು
- ಕೆವಲ Ollama ಮೂಲಕ ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಓಡಿಸಿ, ವಿಷಯವನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಇರಿಸಿ.
- ಅರ್ಹ ಬೆಲೆಯ ಜತೆಗೆ ಅಥವಾ ಉಚಿತ ಹಂತಗಳಿರುವ ಪ್ರೊವೈಡರ್ಗಳನ್ನು ಆರಿಸಿ (Brave/Tavily/Serper ಪ್ರಕಾರಗಳು ರಾಶಿ ಪ್ರಕಾರ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಇರುತ್ತದೆ).
- Perplexica ನಿಮ್ಮ ಬಿಲ್ಡ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಿದರೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಕ್ಯಾಶ್ ಮಾಡಿ; ನಕಲಿ ಕರೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
Perplexica ನಿಂತೆ ನವೀಕರಣ
- ಅವಧಾನದಲ್ಲಿರುವ ಅನ್ತಿಮ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಹಿಂತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಕಂಟೈನರ್ಗಳನ್ನು ಪುನಃ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ:
git pull
docker compose pull
docker compose up -d --build
- GitHub ರೀಪೊದಲ್ಲಿ ಬಿಡುಗಡೆ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ವಿಭಜನೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಅಥವಾ ಹೊಸ ಪ್ರೊವೈಡರ್ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಕುರಿತು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಿ.
ಸಂಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು UI ಆಯ್ಕೆಗಳು
- ಬಹುತೇಕ ಬಳಕೆದಾರರು Perplexica ಅನ್ನು Ollama ಜೊತೆ ಸೇರಿಸಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ಥಳೀಯ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ನಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಸ್ವ-ಹೋಸ್ಟಿಂಗ್ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವೈರ್ಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
- ಸಮುದಾಯ ಪೋಸ್ಟ್ಗಳು Docker Compose ಸ್ನಿಪೆಟ್ಗಳು, ಪರಿಸರ ಟೆಂಪ್ಲೇಟುಗಳು, ಮತ್ತು ಒಂದೇ ಆಜ್ಞೆ setups ಅಕ್ಕವಾಗಲು ಪೂರ್ವ ನಿರ್ಮಿತ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಹೋಸ್ಟ್ ಆಗಿರುವ ಪರ್ಯಾಯಗಳಿಗಿಂತ Perplexica ಯನ್ನು ಯಾವಾಗ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬೇಕು?
- ನಿಮಗೆ ಪುನರುತ್ಪಾದನೀಯತೆ, ಸ್ಥಳೀಯ ಲಾಗ್ ಗಳು, ಮತ್ತು ಸುಪಾರದರ್ಶಕ ಸಂರಚನೆಗಳು ಬೇಕಾಗಿದೆಯಾದರೆ
- ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆ ಬಾಹ್ಯ AI ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ
- ನೀವು ವಿವಿಧ LLM ಗಳು ಅಥವಾ ರಿಟ್ರೀವಲ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗ ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಬಯಸಿದರೆ
- ನಿಮಗೆ ವೆಚ್ಚದ ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದಿಕೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ಪ್ರಾಶಸ್ತ್ಯವಾಗಿದ್ದರೆ
ಗಮನಿಸಬಹುದಾದ విషయం: Sider.AI ಬಳಸಿ Perplexica ಜೊತೆಗೆ
ಪ್ರಸಂಗ ಸ್ಕೋರ್: 8/10
ನೀವು ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸಾಕಷ್ಟು ಕಾಲ ಕೇಳಿ ನಂತರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿಷಯ (ಬ್ರಿಫ್ಗಳು, ಬ್ಲಾಗ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ಗಳು, ಸ್ಲೈಡ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು)ಗೆ ರೂಪಾಂತರಿಸುವವರಾಗಿದ್ದರೆ, Perplexica ಯನ್ನು ಬರವಣಿಗೆ/ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷೇತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸುವುದರಿಂದ ವೇಗ ಹೆಚ್ಚಬಹುದು. ಗಮನಾರ್ಹ: Sider.AI ನಿಮ್ಮ ಹುಡುಕಾಟ ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಸಾರಾಂಶಗಳು ಬಂದ ನಂತರ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಪೇಸ್ಟ್ ಮಾಡಿ, ಸ್ವಚ್ಛವಾದ ಸಂಪಾದಕದಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಕಂಡುಬಂದ ವಾಕ್ಯರಚನೆ, ಟೋನ್ ಮತ್ತು ತಿದ್ದುವಿಕೆಯನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತವೆ — ಪ್ರಥಮ-ರೂಪ ರೇಷ್ಮೆಗಳು ಅಥವಾ ಪಾಲುದಾರರ ಸಾರಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಧಾನಾಂಶಗಳು
- Perplexica ಸ್ವಯಂ-ಹೋಸ್ಟ್ AI ಹುಡುಕಾಟ ಎಂಜಿನ್ ಆಗಿದ್ದು, ಉಲ್ಲೇಖಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ.
- Adiḍuvege Docker ಮೂಲಕ ಕೆಳಗೆ ಓಡಿಸಿ; ಪ್ರೊವೈಡರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು
.env ನಲ್ಲಿ ಸಂರಚಿಸಿ.
- ಸ್ವಂತ, ಖಾಸಗಿ ಅನ್ಸರಿಸಲು Ollama ನ ಉಪಯೋಗಿಸಿ ಅಥವಾ ವೇಗ/ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕಾಗಿ API ಮಾದರಿಗಳನ್ನು کړئ.
- ಸಂರಚಿತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಫೋಕಸ್ ಮೋಡ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಿ.
- ಪ್ರೊವೈಡರ್ಗಳನ್ನು ಜಾಗರೂಕತೆಯಿಂದ ಆರಿಸಿ ಮತ್ತು ಸಾಧ್ಯವಾದಲ್ಲಿ ಕ್ಯಾಶ್ ಮಾಡಿ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಿ.
ತ್ವರಿತ ತಪಾಸಣಾ ಪಟ್ಟಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು
- Docker ಮತ್ತು Git ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಿ
- ರಿಪೊ ನಕಲಿಸಿ ಮತ್ತು
.env ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿ
- ನಿಮ್ಮ ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರೊವೈಡರ್ ಮತ್ತು LLM ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ (Ollama ಅಥವಾ API)
- UI ತೆರೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಮೊದಲ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ನಡೆಸಿ
- ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರೊವೈಡರ್/ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಗಳ ಮೇಲೆ ಮರುಕಥನ ಮಾಡಿ
ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೋತ್ತರಗಳು
ಪ್ರ1: Perplexica ಎಂದರೆ ಏನು ಮತ್ತು ಅದು Perplexity ನಿಂದ ಹೇಗೆ ವಿಭಿನ್ನ?
Perplexica ಸ್ವಯಂ-ಹೋಸ್ಟ್ open-source AI ಹುಡುಕಾಟ ಎಂಜಿನ್ ಆಗಿದ್ದು ನೀವು ಸ್ಥಳೀಯ ಅಥವಾ ಸರ್ವರ್ನಲ್ಲಿ ನಡೆಸುತ್ತೀರಿ, ಆದರೆ Perplexity ಒದಗಿಸಿದ ಸೇವೆ ಆಗಿದೆ. Perplexica ನಲ್ಲಿ ನೀವು ಪ್ರೊವೈಡರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುತ್ತೀರಿ, ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ಇರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು Ollama ಮೂಲಕ ಸ್ಥಳೀಯ LLMಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಪ್ರತಿ ಪ್ರಶ್ನೆ ಕಡತ ಬೇಕಾಗದೆ ಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದು.
ಪ್ರ2: Perplexica ಯನ್ನು Docker ಮೂಲಕ ಹೇಗೆ ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಬೇಕು?
ಅಧಿಕೃತ ರಿಪೊ ಅನ್ನು ನಕಲಿಸಿ, ನಿಮ್ಮ .env ನಲ್ಲಿಇ API ಕೀಗಳು ಮತ್ತು LLM ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ, ನಂತರ docker compose up -d ನಡಿಸಿ. ವೆಬ್ UI ನೀವು ಹೊಂದಿಸಿದ ಪೋರ್ಟ್ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ; ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಹಂತಗಳು ಮತ್ತು ನವೀಕರಣಗಳಿಗಾಗಿ GitHub ರೀಡ್ಮಿ ನೋಡಿ.
ಪ್ರ3: Perplexica Ollama ಮೂಲಕ Llama 3 ಹೀಗೆ ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದೇ?
ಹೌದು. Ollama ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಿ, ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ (ಉದಾ: ollama pull llama3) ಮತ್ತು Perplexica ಯ LLM ಮೂಲ URL ಅನ್ನು Ollama ಎಂಡ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗೆ ಸೂಚಿಸಿ. ಇದರಿಂದ ಖಾಸಗಿ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ಅನುಮನ ಮತ್ತು API ಶುಲ್ಕಗಳಿಲ್ಲದ ಬಳಕೆ ಸಾಧ್ಯ.
ಪ್ರ4: Perplexica ಜೊತೆ ಯಾವ ಹುಡುಕಾಟಪ್ರೊವೈಡರ್ಗಳು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ?
Perplexica Brave, Serper/SerpAPI, Bing, Tavily ಮತ್ತು Google CSE ಮೊದಲಾದ ಹಲವಾರು ಪ್ರೊವೈಡರ್ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ನಿಮ್ಮ ಬಿಲ್ಡ್ ಪ್ರಕಾರ. .env ನಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ API ಕೀಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ ಮತ್ತು ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಪ್ರೊವೈಡರ್ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
ಪ್ರ5: Perplexica ನಲ್ಲಿ ಉತ್ತರ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೇಗೆ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಬಹುದು?
ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ (ಉಲ್ಲೇಖ ಕೇಳಿ, ಹೋಲಿಕೆಗಳು, ನಿಯಮಾವಳಿಗಳು), ಬಲವಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ, ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪ್ತಿ ದುಡಿಮೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರೊವೈಡರ್ಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ. ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳು ಮಾತ್ರ ಗಮನಿಸಿ ಹಾಗೂ ಚарт್ಗಳು ಅಥವಾ ಬುಲೆಟ್ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳು ಇತ್ಯಾದಿ ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಿ.
