What is Perplexica and how does it differ from Perplexity?

Perplexica is a self-hosted, open-source AI search engine you run locally or on a server, while Perplexity is a hosted service. With Perplexica, you choose providers and models, control privacy, and can use local LLMs via Ollama for zero per‑query cost.

How do I install Perplexica with Docker?

Clone the official repo, configure your `.env` with API keys and LLM settings, then run `docker compose up -d`. The web UI will be available at the configured port; see the GitHub readme for exact steps and updates.

Can Perplexica use local models like Llama 3 via Ollama?

Yes. Install Ollama, pull a model (e.g., `ollama pull llama3`), and point Perplexica’s LLM base URL to the Ollama endpoint. This enables private, local inference with no API usage fees.

Which search providers work with Perplexica?

Perplexica supports multiple providers such as Brave, Serper/SerpAPI, Bing, Tavily, and Google CSE, depending on your build. Add the corresponding API keys in your `.env` and select a default provider.

How can I improve answer quality in Perplexica?

Be specific with prompts (ask for citations, comparisons, constraints), choose a strong model, and enable more than one search provider for coverage. You can also limit scope to recent years and request structured outputs like tables or bullet points.

Perplexica എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം: 2025-ലേക്കുള്ള പൂർണ്ണവും കൃത്യവുമായ ഒരു ഗൈഡ്

Perplexity-യുടെ രീതിയിലുള്ള AI ഉത്തരങ്ങൾ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, പൂർണ്ണ നിയന്ത്രണത്തോടെ Perplexica ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് മാർഗ്ഗമാണ് - സ്വയം ഹോസ്റ്റ് ചെയ്യുക, സ്വകാര്യതയ്ക്ക് പ്രാധാന്യം നൽകുക, കൂടാതെ അതിശയകരമായ കഴിവുകളും ഉണ്ട്. Perplexica എന്താണെന്നും, അത് എങ്ങനെ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാമെന്നും, പ്രൊവൈഡർമാരെയും മോഡലുകളെയും എങ്ങനെ ക്രമീകരിക്കാമെന്നും, ഗവേഷണം, കോഡിംഗ്, കണ്ടന്റ് കണ്ടെത്തൽ എന്നിവയ്ക്കായി ഇത് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നും ഈ ഗൈഡിൽ പറയുന്നു.

കാര്യങ്ങൾ കൂടുതൽ എളുപ്പമാക്കുന്നതിനും പ്രശ്നപരിഹാരത്തിന് ഊന്നൽ നൽകുന്നതിനും വേണ്ടി, ചോദ്യോത്തര രൂപത്തിൽ ഉദാഹരണ കമാൻഡുകളും ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ് ടിപ്പുകളും നൽകുന്നു.

ഒരു കാര്യം ശ്രദ്ധിക്കുക: Perplexica സജീവമായി വികസിപ്പിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്, സാധാരണയായി Docker ഉപയോഗിച്ചാണ് ഇത് വിന്യസിക്കുന്നത്. Docker ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക, റിപ്പോസിറ്ററി ക്ലോൺ ചെയ്യുക, Docker Compose വഴി റൺ ചെയ്യുക എന്നിവയാണ് എളുപ്പവഴികൾ എന്ന് ഔദ്യോഗിക GitHub റീഡ്മിയിൽ പറയുന്നു. Perplexica Ollama-യുമായി ചേർന്ന് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു കമ്മ്യൂണിറ്റി അവലോകനത്തിനും, സെൽഫ്-ഹോസ്റ്റിംഗ് പഠനത്തിനും ഈ walkthrough കാണുക. ഒറ്റ കമാൻഡ് ഉപയോഗിച്ച് എങ്ങനെ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാമെന്നും, മുൻകൂട്ടി നിർമ്മിച്ച ഇമേജുകളെക്കുറിച്ചും ചർച്ച ചെയ്യുന്ന ഒരു ത്രെഡും ഉണ്ട്.

എന്താണ് Perplexica?

Perplexica എന്നത് ഒരു സെൽഫ്-ഹോസ്റ്റഡ്, AI-പവർഡ് സെർച്ച് എഞ്ചിനാണ്. ഇത് വെബ് സെർച്ചിനെയും ലാർജ് ലാംഗ്വേജ് മോഡലുകളെയും സംയോജിപ്പിച്ച് സംക്ഷിപ്തവും സോഴ്സ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതുമായ ഉത്തരങ്ങൾ നൽകുന്നു. ഒരു കോംപ്ലക്സ് ചോദ്യം ചോദിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഇത് വെബിൽ തിരയുകയും, വിവിധ സോഴ്സുകൾ വായിക്കുകയും, സൈറ്റേഷനുകളോടുകൂടി വ്യക്തമായ ഒരു ഉത്തരം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. Perplexity-യുടെ രീതിയിലുള്ള ടൂളുകൾക്ക് ഒരു ഓപ്പൺ source ബദലായി ഇതിനെ കണക്കാക്കുന്നു. സുതാര്യതയ്ക്കും നിയന്ത്രണത്തിനും വേണ്ടി നിങ്ങൾക്ക് ഇത് ലോക്കലായും സ്വന്തം സെർവറിലും പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ സാധിക്കും.

പ്രധാന ആശയങ്ങൾ:

Docker ഉപയോഗിച്ച് ലോക്കൽ അല്ലെങ്കിൽ സെൽഫ്-ഹോസ്റ്റഡ് നിയന്ത്രണം

നിങ്ങളുടെ ഇഷ്ടമുള്ള സെർച്ച്/ഡാറ്റാ പ്രൊവൈഡർമാർ ഉപയോഗിക്കുക (ഉദാഹരണത്തിന് Brave, SerpAPI, Google CSE - ക്രമീകരിക്കാവുന്നതാണ്)

Ollama അല്ലെങ്കിൽ API അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മോഡലുകൾ വഴി ലോക്കൽ അല്ലെങ്കിൽ റിമോട്ട് LLM-കളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

വെബ് UI ഉപയോഗിച്ച് സ്വാഭാവികമായ ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കാം, കൂടാതെ കോൺഫിഗറേഷൻ അനുസരിച്ച് വെബ്/സ്കോളർ/YouTube പോലുള്ള “മോഡുകൾ” തിരഞ്ഞെടുക്കാം.

ആർക്കുവേണ്ടിയാണ് Perplexica?

സൈറ്റേഷനുകളുള്ള മൾട്ടി-സോഴ്സ് സംഗ്രഹങ്ങൾ ആവശ്യമുള്ള ഗവേഷകർക്ക്

വെബ് റിട്രീവലുകളുള്ള ലോക്കൽ LLM-കൾ ഇഷ്ടപ്പെടുന്ന എഞ്ചിനീയർമാർക്ക്

സ്വകാര്യതയും ചെലവ് നിയന്ത്രണവും ആവശ്യമുള്ള ടീമുകൾക്ക്

Perplexity-യുടെ രീതിയിലുള്ള ടൂളുകൾക്ക് പകരം സെൽഫ്-ഹോസ്റ്റഡ് എന്തെങ്കിലും ഉപയോഗിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക്

Quick Start: Perplexica ഏറ്റവും വേഗത്തിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനുള്ള വഴി

ഔദ്യോഗിക റിപ്പോസിറ്ററിയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സാധാരണ രീതി ഇതാ:

Prerequisites

Docker-ഉം Docker Compose-ഉം ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തിരിക്കണം

Git ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തിരിക്കണം

ഓപ്ഷണൽ: ലോക്കൽ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കണമെങ്കിൽ Ollama ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക (ഉദാഹരണത്തിന് llama3, mistral, qwen)

Repository ക്ലോൺ ചെയ്യുക

git clone
 cd Perplexica

Environment വേരിയബിളുകൾ ക്രമീകരിക്കുക

നൽകിയിട്ടുള്ള environment ഫയലിന്റെ ഉദാഹരണം കോപ്പി ചെയ്യുക (ഉദാഹരണത്തിന് .env.example → .env).

ഏതെങ്കിലും സെർച്ച്/API കീകൾ ചേർക്കുക (Brave, Serper, Tavily, Bing, Google CSE, തുടങ്ങിയവ).

LLM പ്രൊവൈഡർ കോൺഫിഗർ ചെയ്യുക: നിങ്ങളുടെ സെറ്റപ്പ് അനുസരിച്ച് ലോക്കൽ Ollama എൻഡ്പോയിന്റ് അല്ലെങ്കിൽ API (OpenAI/compatible) ഉപയോഗിക്കുക.

Docker Compose ഉപയോഗിച്ച് ലോഞ്ച് ചെയ്യുക

docker compose up -d

ഇത് ആവശ്യമായ സർവീസുകൾ ആരംഭിക്കും. കുറഞ്ഞ സമയത്തിന് ശേഷം, വെബ് UI, localhost പോർട്ടിൽ ലഭ്യമാകും (സാധാരണയായി ` റിപ്പോസിറ്ററിയുടെ ഡോക്സിൽ പറഞ്ഞിരിക്കുന്നത് പോലെ).

ഓപ്ഷണൽ: Ollama വഴി ഒരു ലോക്കൽ മോഡൽ Pull ചെയ്യുക

# Ollama ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക (നിങ്ങളുടെ OS-ന് ollama.com നോക്കുക)
 ollama pull llama3
 # അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് സപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്ന മോഡലുകൾ

Perplexica-യുടെ LLM കോൺഫിഗറേഷൻ നിങ്ങളുടെ Ollama എൻഡ്പോയിന്റിലേക്ക് പോയിന്റ് ചെയ്യുക (macOS/Windows-ൽ Docker-ൽ നിന്നും അല്ലെങ്കിൽ Linux-ൽ). ഈ ജോടിയാക്കലിനെക്കുറിച്ച് സെൽഫ്-ഹോസ്റ്റിംഗ് walkthrough-ൽ വിശദീകരിക്കുന്നുണ്ട്.

ആദ്യ റൺ ടൂർ: Perplexica വെബ് UI ഉപയോഗിക്കുന്നു

UI പ്രവർത്തനക്ഷമമായി കഴിഞ്ഞാൽ, നിങ്ങൾക്ക് ആധുനിക AI സെർച്ച് എഞ്ചിനുകൾക്ക് സമാനമായ ഒരു സെർച്ച് ബോക്സ് കാണാൻ കഴിയും.

സ്വാഭാവിക ഭാഷയിൽ ഒരു ചോദ്യം ചോദിക്കുക: “2025-ൽ വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾക്കുള്ള ഏറ്റവും പുതിയ ബെഞ്ച്മാർക്കുകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?”

ലഭ്യമാണെങ്കിൽ ഒരു ഫോക്കസ്/മോഡ് തിരഞ്ഞെടുക്കുക: വെബ്, അക്കാദമിക്/സ്കോളർ, YouTube, അല്ലെങ്കിൽ കൂടുതൽ പൊതുവായ റിസർച്ച് മോഡ് - നിങ്ങളുടെ ബിൽഡും പ്രൊവൈഡർമാരും ഏതാണ് ദൃശ്യമാകുന്നത് എന്ന് തീരുമാനിക്കും.

Enter അമർത്തുക. Perplexica സോഴ്സുകൾ എടുക്കുകയും, അവ വായിക്കുകയും, സൈറ്റേഷനുകളോടുകൂടി ഒരു സംഗ്രഹം തയ്യാറാക്കുകയും ചെയ്യും.

സോഴ്സുകൾ പരിശോധിക്കുന്നതിനും വിശ്വാസ്യത ഉറപ്പാക്കുന്നതിനും സൈറ്റേഷനുകൾ വികസിപ്പിക്കുക.

നുറുങ്ങുകൾ:

കൃത്യമായ പ്രോംപ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുക: “സമീപനങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുക”, “ சாதக பாதகங்கள் பட்டியலிடுங்கள்”, അല്ലെങ്കിൽ “3 പ്രധാന ആശയങ്ങളുള്ള 200 വാക്കുകളിൽ ഒരു സംഗ്രഹം നൽകുക” പോലുള്ള നിബന്ധനകൾ ചേർക്കുക.

കോഡിംഗ് വിഷയങ്ങൾക്ക്, ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള സ്നിപ്പറ്റുകൾ ചോദിക്കുകയും യഥാർത്ഥ ഡോക്സിലേക്ക് ലിങ്ക് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക.

വീഡിയോകൾക്ക് (YouTube മോഡ് പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ), “X എന്ന വിഷയത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഈ ചാനലിന്റെ ഏറ്റവും പുതിയ ട്യൂട്ടോറിയൽ സംഗ്രഹിക്കുക” എന്ന് ചോദിക്കുക.

സെർച്ച് പ്രൊവൈഡർമാരെയും API കീകൾ എങ്ങനെ കോൺഫിഗർ ചെയ്യാം

Perplexica ഒന്നോ അതിലധികമോ വെബ്/സെർച്ച് പ്രൊവൈഡർമാരെ ആശ്രയിക്കുന്നു. Brave Search, Serper/SerpAPI (Google- പോലുള്ള റിസൾട്ടുകൾ), Bing Web Search, Tavily, Google Custom Search Engine (CSE) എന്നിവയാണ് സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഓപ്ഷനുകൾ. നിങ്ങളുടെ .env ഫയലിൽ API കീകൾ നൽകണം.

.env-യിൽ നിങ്ങൾ സാധാരണയായി കാണുന്ന വേരിയബിളുകൾ:

BRAVE_API_KEY അല്ലെങ്കിൽ SERPER_API_KEY (അല്ലെങ്കിൽ SERPAPI_KEY)

BING_API_KEY

TAVILY_API_KEY

GOOGLE_CSE_ID, GOOGLE_CSE_API_KEY

OLLAMA_BASE_URL (ലോക്കൽ മോഡലുകൾക്ക്)

OPENAI_API_KEY അല്ലെങ്കിൽ OPENAI_COMPATIBLE_BASE_URL (ക്ലൗഡ് മോഡലുകൾക്ക്)

നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ളവ മാത്രം സജ്ജമാക്കുക. പല ഉപയോക്താക്കളും ഒരു പ്രൊവൈഡറിൽ (ഉദാഹരണത്തിന് Brave അല്ലെങ്കിൽ Tavily) നിന്നും ആരംഭിച്ച് ഒരു LLM (Ollama അല്ലെങ്കിൽ OpenAI-ക്ക് അനുയോജ്യമായ എൻഡ്പോയിന്റ്) ഉപയോഗിച്ച് വികസിപ്പിക്കുന്നു.

നിങ്ങളുടെ മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുത്ത് ട്യൂൺ ചെയ്യുക

നിങ്ങൾക്ക് Perplexica താഴെ പറയുന്നവയിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ സാധിക്കും:

Ollama വഴി ലോക്കൽ മോഡലുകൾ: സ്വകാര്യതയ്ക്ക് പ്രാധാന്യം നൽകുന്നു, ഓരോ ചോദ്യത്തിനും സൗജന്യമാണ്; വേഗതയും ഗുണമേന്മയും നിങ്ങളുടെ GPU/CPU, മോഡലിന്റെ വലുപ്പം എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.

API വഴി ക്ലൗഡ് മോഡലുകൾ: സങ്കീർണ്ണമായ ടാസ്‌ക്കുകൾക്ക് വേഗതയേറിയതും മികച്ചതുമാണ്, പക്ഷേ ഉപയോഗത്തിന് പണം നൽകേണ്ടി വരും.

ശുപാർശകൾ:

കുറഞ്ഞ ഹാർഡ്‌വെയർ: പൊതുവായ ചോദ്യോത്തരങ്ങൾക്ക് Ollama വഴി mistral:7b അല്ലെങ്കിൽ llama3:8b ഉപയോഗിക്കുക.

ഇടത്തരം/ഉയർന്ന ഹാർഡ്‌വെയർ: നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ যুক্তிய ആവശ്യമുണ്ടെങ്കിൽ llama3:70b അല്ലെങ്കിൽ qwen2 വേരിയന്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.

API പിന്തുണയുള്ളത്: വലിയ ഗവേഷണ ആവശ്യങ്ങൾക്ക് OpenAI-ക്ക് അനുയോജ്യമായ മോഡലുകൾ പരിഗണിക്കുക.

Perplexica-യുടെ ക്രമീകരണങ്ങളിൽ അല്ലെങ്കിൽ .env-യിൽ, സ്ഥിരസ്ഥിതി മോഡലിനെ നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുത്ത LLM-ലേക്ക് പോയിന്റ് ചെയ്യുക. നിങ്ങളുടെ ബിൽഡ് ഒന്നിലധികം മോഡലുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഓരോ സെഷനിലും നിങ്ങൾക്ക് മാറാൻ കഴിയും.

മികച്ച ഉത്തരങ്ങൾക്കായി സ്മാർട്ട് പ്രോംപ്റ്റിംഗ്

ഔട്ട്പുട്ട് മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഈ രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുക:

തെളിവ് അഭ്യർത്ഥിക്കുക: “ലിങ്കുകളുള്ള 3–5 പ്രശസ്തമായ ഉറവിടങ്ങൾ സൈറ്റ് ചെയ്യുക. එකඟතා மற்றும் නො එකඟතා சுருக்கவும்.”

ചിട്ടയായ ഔട്ട്പുട്ട്: “തുടർന്ന് താരതമ്യ പട്ടികയോടുകൂടി 5 പോയിന്റ് സംഗ്രഹം നൽകുക.”

നിബന്ധനകൾ: “150 വാക്കിൽ താഴെയായിരിക്കണം. അതിനുശേഷം 3 ഇനം ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് ചേർക്കുക.”

സ്കോപ്പ് നിയന്ത്രണം: “2024–2025 ലെ സംഭവവികാസങ്ങളിൽ മാത്രം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക, പണം നൽകേണ്ട ഉറവിടങ്ങൾ ഒഴിവാക്കുക.”

ഉദാഹരണ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ

വിപണിയിലെ മത്സരത്തിന്റെ വിശകലനം

പ്രോംപ്റ്റ്: “ഗവേഷണ ടീമുകൾക്കായി Notion vs Obsidian എന്നിവ താരതമ്യം ചെയ്യുക. වාසි / අවාසි, വിലനിർണ്ണയം കൂടാതെ 2025-ലെ അപ്‌ഡേറ്റുകളും സൈറ്റേഷനുകളോടൊപ്പം നൽകുക.”

ഫലം: പ്രാഥമിക ഉറവിടങ്ങളിലേക്കുള്ള ലിങ്കുകളുള്ള වාසි / අවාසි എന്നിവയുടെ സംക്ഷിപ്തമായ ഒരു ഗ്രിഡ്.

ഡെവലപ്പർ എങ്ങനെ ചെയ്യാം

പ്രോംപ്റ്റ്: “ഒരു FastAPI ആപ്പിൽ OpenTelemetry ട്രേസിംഗ് എങ്ങനെ ചേർക്കാം? കോഡ് സ്നിപ്പറ്റുകളും ഔദ്യോഗിക ഡോക്സിലേക്കുള്ള ലിങ്കും ഉൾപ്പെടുത്തുക.”

ഫലം: ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള കോഡും ഔദ്യോഗിക റഫറൻസുകളും.

ശാസ്ത്രീയ പശ്ചാത്തലം

പ്രോംപ്റ്റ്: “അയോൺ ത്രസ്റ്റർ പുരോഗതികൾ (2023–2025) സംഗ്രഹിക്കുക. 4 പിയർ-റിവ്യൂഡ് ഉറവിടങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തുക, പരിഹരിക്കപ്പെടാത്ത പ്രശ്നങ്ങളും ശ്രദ്ധിക്കുക.”

ഫലം: പരിഹരിക്കപ്പെടാത്ത ചോദ്യങ്ങളോടുകൂടിയുള്ള പേപ്പർ-ബാക്ക്ഡ് സിന്തസിസ്.

വീഡിയോ നോളജ് മൈനിംഗ് (പ്രവർത്തനക്ഷമമാണെങ്കിൽ)

പ്രോംപ്റ്റ്: “‘റസ്റ്റ് അസിങ്ക് പാറ്റേണുകളെക്കുറിച്ചുള്ള’ കഴിഞ്ഞ ആഴ്ചയിലെ വീഡിയോകളിൽ നിന്നുള്ള പ്രധാന പഠനങ്ങൾ സംഗ്രഹിക്കുക. സാധ്യമെങ്കിൽ ടൈംസ്റ്റാമ്പുകൾ ഉൾപ്പെടുത്തുക.”

ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗും പ്രകടനത്തിനുള്ള നുറുങ്ങുകളും

Docker-ന് മോഡൽ കണ്ടെത്താൻ കഴിയുന്നില്ല: Ollama പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെന്നും അടിസ്ഥാന URL Docker-ൽ നിന്ന് ലഭ്യമാണെന്നും ഉറപ്പാക്കുക. macOS/Windows-ൽ, localhost-നുപകരം host.docker.internal ഉപയോഗിക്കാൻ ശ്രമിക്കുക.

ശൂന്യമായ സെർച്ച് റിസൾട്ടുകൾ: പ്രൊവൈഡറുടെ API കീയ്യും ക്വാട്ടയും പരിശോധിക്കുക. മറ്റൊരു പ്രൊവൈഡറിലേക്ക് മാറാൻ ശ്രമിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ രണ്ടാമത്തേത് ഒരു ഫfallbackകായി പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുക.

Response-കൾക്ക് കാലതാമസം: ചെറിയ ലോക്കൽ മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുക; വീണ്ടെടുക്കുന്ന പേജുകളുടെ എണ്ണം കുറയ്ക്കുക; അല്ലെങ്കിൽ വലിയ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഒരു API മോഡലിലേക്ക് മാറുക.

മെമ്മറി കൂടുന്നു: ഒരേസമയം ചെയ്യുന്ന ടാസ്‌ക്കുകളുടെ എണ്ണം പരിമിതപ്പെടുത്തുക അല്ലെങ്കിൽ കോൺഫിഗർ ചെയ്യാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ കോൺടെക്സ്റ്റ് വിൻഡോ കുറയ്ക്കുക.

സൈറ്റേഷനുകൾ കാണാനില്ല: നിങ്ങളുടെ പ്രോംപ്റ്റ് ശക്തമാക്കുക (“ഉറവിട ലിങ്കുകളും ശീർഷകങ്ങളും ഉൾപ്പെടുത്തുക”) അല്ലെങ്കിൽ മോഡ് ലിങ്ക് എക്സ്ട്രാക്ഷനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നുണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കുക.

സ്വകാര്യതയും ചെലവ് നിയന്ത്രണവും

നിങ്ങളുടെ മെഷീനിൽ ഉള്ളടക്കം നിലനിർത്താൻ Ollama വഴി ലോക്കൽ മോഡലുകൾ മാത്രം റൺ ചെയ്യുക.

കുറഞ്ഞ വിലയുള്ള അല്ലെങ്കിൽ സൗജന്യ ടയറുകളുള്ള പ്രൊവൈഡർമാരെ തിരഞ്ഞെടുക്കുക (Brave/Tavily/Serper വേരിയന്റുകൾ ക്വാട്ടയിൽ വ്യത്യാസമുണ്ടാകാം).

നിങ്ങളുടെ ബിൽഡിൽ Perplexica പിന്തുണയ്ക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ റിസൾട്ടുകൾ കാഷെ ചെയ്യുക; ഇത് ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് കോളുകൾ കുറയ്ക്കും.

Perplexica അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നു

ഏറ്റവും പുതിയ റിപ്പോസിറ്ററി മാറ്റങ്ങൾ Pull ചെയ്ത് നിങ്ങളുടെ കണ്ടെയ്‌നറുകൾ വീണ്ടും പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുക:

git pull
 docker compose pull
 docker compose up -d --build

GitHub റിപ്പോയിലെ റിലീസ് കുറിപ്പുകൾ ബ്രേക്കിംഗ് മാറ്റങ്ങൾക്കോ പുതിയ പ്രൊവൈഡർ ഓപ്ഷനുകൾക്കോ വേണ്ടി പരിശോധിക്കുക.

ഇന്റഗ്രേഷനുകളും UI ഓപ്ഷനുകളും

പല ഉപയോക്താക്കളും പൂർണ്ണമായും ലോക്കൽ സ്റ്റാക്കിനായി Perplexica-യെ Ollama-യുമായി ജോടിയാക്കുന്നു. പ്രായോഗികമായ വയറിംഗിനും അപകടസാധ്യതകൾക്കും ഈ സെൽഫ്-ഹോസ്റ്റിംഗ് walkthrough കാണുക.

കമ്മ്യൂണിറ്റി പോസ്റ്റുകൾ പലപ്പോഴും Docker Compose സ്നിപ്പറ്റുകളും, environment ടെംപ്ലേറ്റുകളും, ഒറ്റ കമാൻഡ് സെറ്റപ്പിനായുള്ള മുൻകൂട്ടി നിർമ്മിച്ച ഇമേജുകളും പങ്കിടുന്നു.

ഹോസ്റ്റഡ് ബദലുകളെക്കാൾ Perplexica എപ്പോൾ തിരഞ്ഞെടുക്കണം

നിങ്ങൾക്ക് റീപ്രൊഡ്യൂസിബിലിറ്റി, ലോക്കൽ ലോഗുകൾ, സുതാര്യമായ കോൺഫിഗറേഷനുകൾ എന്നിവ ആവശ്യമാണ്

നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനം ബാഹ്യ AI ടൂളുകളെ തടയുന്നു

നിങ്ങൾക്ക് വ്യത്യസ്ത LLM-കളും വീണ്ടെടുക്കൽ ക്രമീകരണങ്ങളും പരീക്ഷിക്കാൻ ആഗ്രഹമുണ്ട്

നിങ്ങൾ ചെലവ് പ്രവചിക്കുന്നതിനെയും സ്വകാര്യതയെയും കുറിച്ച് ശ്രദ്ധിക്കുന്നു

Sider.AI-യെക്കുറിച്ച് ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട കാര്യങ്ങൾ: Perplexica-യോടൊപ്പം ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ

Relevance score: 8/10

ഗവേഷണപരമായ ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുന്നതിനും, അതിൻ്റെ ഫലങ്ങളെ ഉള്ളടക്കമാക്കി മാറ്റുന്നതിനും (ചുരുക്കങ്ങൾ, ബ്ലോഗ് ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ, സ്ലൈഡ് കുറിപ്പുകൾ) നിങ്ങൾ കൂടുതൽ സമയം ചെലവഴിക്കുകയാണെങ്കിൽ, Perplexica-യെ ഒരു എഴുത്ത്/വിശകലന വർക്ക്സ്പേസുമായി ജോടിയാക്കുന്നത് കാര്യങ്ങൾ വേഗത്തിലാക്കാൻ സഹായിക്കും. Sider.AI ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ കണ്ടെത്തലുകളുടെ ഒന്നിലധികം പതിപ്പുകൾ വേഗത്തിൽ ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യാനും എഡിറ്റ് ചെയ്യാനും താരതമ്യം ചെയ്യാനും സാധിക്കും. Perplexica ഉറവിടങ്ങളും സംഗ്രഹങ്ങളും നൽകിയ ശേഷം, സൈറ്റേഷനുകൾ പേസ്റ്റ് ചെയ്യുക. ഘടന, ടോൺ, മിനുക്കുപണി എന്നിവയിൽ Sider നിങ്ങളെ സഹായിക്കും - പ്രത്യേകിച്ചും വലിയ രൂപരേഖകൾക്കോ അല്ലെങ്കിൽ പ്രധാനപ്പെട്ട സംഗ്രഹങ്ങൾക്കോ.

പ്രധാന പഠനങ്ങൾ

Perplexica എന്നത് സൈറ്റേഷനുകളുള്ള ഉത്തരങ്ങൾ നൽകുന്ന ഒരു സെൽഫ്-ഹോസ്റ്റഡ് AI സെർച്ച് എഞ്ചിനാണ്.

Docker ഉപയോഗിച്ച് വേഗത്തിൽ റൺ ചെയ്യുക; .env-യിൽ പ്രൊവൈഡർമാരെയും മോഡലുകളെയും കോൺഫിഗർ ചെയ്യുക.

വേഗതയ്ക്കും ഗുണമേന്മയ്ക്കും വേണ്ടി API മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ സ്വകാര്യ ഇൻഫറൻസിനായി Ollama ഉപയോഗിക്കുക.

ചിട്ടയായ പ്രോംപ്റ്റുകളും ഫോക്കസ്ഡ് മോഡുകളും ഉപയോഗിച്ച് ഫലങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുക.

ശരിയായ പ്രൊവൈഡർമാരെ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലൂടെയും സാധ്യമായ ഇടങ്ങളിൽ കാഷെ ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും ചെലവുകൾ നിയന്ത്രിക്കുക.

ആരംഭിക്കുന്നതിനുള്ള ദ്രുത പരിശോധനാപട്ടിക

Docker-ഉം Git-ഉം ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക

Repo ക്ലോൺ ചെയ്ത് .env സജ്ജീകരിക്കുക

നിങ്ങളുടെ സെർച്ച് പ്രൊവൈഡറും LLM-ഉം തിരഞ്ഞെടുക്കുക (Ollama അല്ലെങ്കിൽ API)

docker compose up -d

UI തുറന്ന് നിങ്ങളുടെ ആദ്യത്തെ ചോദ്യം റൺ ചെയ്യുക

പ്രോംപ്റ്റുകളും പ്രൊവൈഡർ/മോഡൽ ചോയിസുകളും ആവർത്തിക്കുക

FAQ

Q1: എന്താണ് Perplexica, ഇത് Perplexity-യിൽ നിന്ന് എങ്ങനെ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു? Perplexica എന്നത് നിങ്ങൾ ലോക്കലായും സെർവറിലും റൺ ചെയ്യുന്ന ഒരു സെൽഫ്-ഹോസ്റ്റഡ്, ഓപ്പൺ സോഴ്സ് AI സെർച്ച് എഞ്ചിനാണ്, അതേസമയം Perplexity ഒരു ഹോസ്റ്റഡ് സർവീസാണ്. Perplexica ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾക്ക് പ്രൊവൈഡർമാരെയും മോഡലുകളെയും തിരഞ്ഞെടുക്കാനും, സ്വകാര്യത നിയന്ത്രിക്കാനും, ഓരോ ചോദ്യത്തിനും പണം നൽകാതെ Ollama വഴി ലോക്കൽ LLM-കൾ ഉപയോഗിക്കാനും സാധിക്കും.

Q2: Docker ഉപയോഗിച്ച് Perplexica എങ്ങനെ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാം? ഔദ്യോഗിക repo ക്ലോൺ ചെയ്യുക, API കീകൾ, LLM ക്രമീകരണങ്ങൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ .env കോൺഫിഗർ ചെയ്യുക, തുടർന്ന് docker compose up -d റൺ ചെയ്യുക. വെബ് UI കോൺഫിഗർ ചെയ്ത പോർട്ടിൽ ലഭ്യമാകും; കൃത്യമായ ഘട്ടങ്ങൾക്കും അപ്‌ഡേറ്റുകൾക്കും GitHub റീഡ്മി കാണുക.

Q3: Perplexica-യ്ക്ക് Ollama വഴി Llama 3 പോലുള്ള ലോക്കൽ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുമോ? ഉവ്വ്. Ollama ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക, ഒരു മോഡൽ pull ചെയ്യുക (ഉദാഹരണത്തിന് ollama pull llama3), Perplexica-യുടെ LLM അടിസ്ഥാന URL-നെ Ollama എൻഡ്പോയിന്റിലേക്ക് പോയിന്റ് ചെയ്യുക. ഇത് API ഉപയോഗിക്കാതെ സ്വകാര്യവും ലോക്കലുമായ ഇൻഫറൻസ് പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നു.

Q4: Perplexica-യിൽ ഏതൊക്കെ സെർച്ച് പ്രൊവൈഡർമാർ പ്രവർത്തിക്കും? നിങ്ങളുടെ ബിൽഡിനെ ആശ്രയിച്ച് Brave, Serper/SerpAPI, Bing, Tavily, Google CSE പോലുള്ള നിരവധി പ്രൊവൈഡർമാരെ Perplexica പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ .env-യിൽ ബന്ധപ്പെട്ട API കീകൾ ചേർത്ത് ഒരു സ്ഥിരസ്ഥിതി പ്രൊവൈഡർ തിരഞ്ഞെടുക്കുക.

Q5: Perplexica-യിലെ ഉത്തരത്തിന്റെ ഗുണനിലവാരം എങ്ങനെ മെച്ചപ്പെടുത്താം? കൃത്യമായ പ്രോംപ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ചോദിക്കുക (സൈറ്റേഷനുകൾ, താരതമ്യങ്ങൾ, നിബന്ധനകൾ എന്നിവ ആവശ്യപ്പെടുക), ശക്തമായ ഒരു മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുക, കൂടാതെ കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നതിന് ഒന്നിലധികം സെർച്ച് പ്രൊവൈഡർമാരെ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുക. സമീപ വർഷങ്ങളിലേക്ക് സ്കോപ്പ് പരിമിതപ്പെടുത്താനും പട്ടികകൾ അല്ലെങ്കിൽ പോയിന്റുകൾ പോലുള്ള ചിട്ടയായ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ ആവശ്യപ്പെടാനും നിങ്ങൾക്ക് കഴിയും.