turboseek
TurboSeek 是一款受 Perplexity 启发的开源 AI 搜索引擎，旨在为用户提供精准、实时的答案。它解决了传统搜索引擎仅提供信息列表、用户需自行筛选阅读的痛点，通过自动抓取网络顶部搜索结果并整合上下文，直接生成结构清晰的回答，同时推荐相关的后续问题以引导深入探索。
这款工具特别适合开发者和技术爱好者使用。它不仅是一个实用的搜索产品，更是一份详尽的“构建指南”，展示了如何利用 Next.js、Tailwind CSS 搭建前端，结合 Together AI 调用 Llama 3.1 等开源大模型进行推理，并集成 Exa.ai 或 Bing API 实现实时联网检索。其技术亮点在于完整实现了从搜索、内容抓取（Scraping）、上下文增强生成（RAG）到流式输出的全流程，且代码完全开放，便于用户学习架构设计或基于此二次开发属于自己的 AI 搜索应用。对于希望快速落地 AI 搜索功能或深入研究大模型应用架构的开发者而言，TurboSeek 提供了极佳的参考范本。
使用场景
一名独立开发者正在调研"2024 年最新的前端状态管理方案”，需要快速整合多方技术博客与官方文档以做出技术选型决策。
没有 turboseek 时
- 需要在谷歌手动逐条搜索，并在十几个标签页间反复切换，难以辨别哪些是过时的旧闻。
- 阅读大量冗长的技术文章才能提取核心观点，耗时数小时仍无法形成系统性的对比结论。
- 整理引用来源极其繁琐，容易在撰写报告时遗漏关键出处，导致信息可信度存疑。
- 缺乏即时的延伸思考指引，往往读完即止，错过了深入探究相关架构模式的机会。
使用 turboseek 后
- 输入问题后，turboseek 自动调用 Bing 检索并抓取前 6 个高质量链接，瞬间呈现带出处的综述回答。
- 基于 Llama 3.1 和 GPT-OSS 模型，turboseek 直接提炼出各方案的优缺点对比表格，将数小时的阅读工作压缩至几分钟。
- 回答中自动标注数字引文并对应具体源链接，开发者可直接点击验证，确保技术选型的严谨性。
- 系统自动生成 3 个相关的跟进问题（如“在大型项目中如何迁移？”），引导开发者构建更完整的知识体系。
turboseek 将原本碎片化、低效的信息搜集过程，转变为即时、有据可依且具备深度洞察的智能决策辅助流程。
运行环境要求
- 未说明
无需本地 GPU（使用 Together.ai 云端 API 进行推理）
未说明
快速开始
TurboSeek
一款开源的 AI 搜索引擎。由 Together.ai 提供支持。
如果你想学习如何构建这个项目，请查看教程！
技术栈
- 使用 Tailwind 的 Next.js 应用路由
- Together AI 用于 LLM 推理
- OpenAI gpt-oss 模型和 Llama 3.1 8B 作为大模型
- Exa.ai 用于搜索 API
- Helicone 用于可观测性
- Plausible 用于网站分析
工作原理
- 接收用户的提问
- 向必应搜索 API 发起请求，获取前 6 条搜索结果并展示
- 从必应返回的 6 个链接中抓取文本，并将其存储为上下文
- 使用用户的问题和上下文向 gpt-oss 发起请求，并将结果流式返回给用户
- 再次向 Llama 3.1 8B 发起请求，生成 3 个相关的后续问题供用户参考
克隆与运行
- 分支或克隆仓库
- 在 Together AI 注册账号以使用 LLM
- 在 SERP API 或 Azure（必应搜索 API）注册账号
- 在 Helicone 注册账号以实现可观测性
- 创建
.env文件（可参考.example.env），并替换其中的 API 密钥 - 运行
npm install和npm run dev安装依赖并本地启动
未来计划
- 回归 Together SDK 并简化流式传输
- 添加分词器，智能统计每个来源的 token 数量，确保不超过限制
- 增加重新生成选项，方便用户重新生成答案
- 确保答案能够正确引用文中所有来源，并在 UI 中为引用添加编号
- 添加分享功能，允许用户分享搜索结果
- 在答案生成时自动滚动页面，尤其是在移动端
- 通过将答案迁移到新页面来修复页眉和页脚的硬刷新问题
- 使用 Upstash Redis 缓存搜索结果并对用户进行限流
- 引入更先进的 RAG 技术，如关键词搜索和问题重述
- 如果项目受欢迎，可集成 Clerk 实现身份验证，并使用 Postgres/Prisma 存储用户会话
灵感来源
- Perplexity
- You.com
- Lepton 搜索
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