clarity-ai
Clarity AI 是一款开源的 Perplexity.ai 复刻项目，旨在让开发者轻松构建具备实时联网搜索能力的智能问答应用。它解决了大语言模型因训练数据截止而无法获取最新网络信息的问题，通过“搜索 + 生成”的模式，为用户提供基于当下网页内容的准确回答。
当用户提出问题后，Clarity AI 会自动在谷歌搜索相关网页，抓取并解析其中的文本内容，随后将这些实时信息与用户提问组合成提示词，调用 OpenAI API 生成最终答案并流式传输给用户。其核心工作流清晰透明：从获取查询、爬取搜索结果、提取文本到合成回答，全流程代码开源可供自由修改。
这款工具特别适合开发者和技术爱好者使用。它不仅展示了如何利用现有的爬虫技术和 LLM API 快速搭建强大的搜索增强型应用，还无需庞大的专业团队即可实现类似商业产品的核心功能。对于希望学习如何整合网络检索与大模型能力，或想在此基础上进行二次开发（如接入官方搜索 API 以提升速度、优化提示词工程）的人员来说，Clarity AI 是一个极佳的入门范本和实验基地。
使用场景
某科技初创公司的市场分析师需要在半小时内完成一份关于“最新固态电池技术突破”的竞品简报，以应对下午的投资人会议。
没有 clarity-ai 时
- 分析师需手动在搜索引擎中逐条筛选数十个链接，耗时费力且容易遗漏关键信息。
- 打开多个网页后，必须人工阅读并提取有效数据，难以快速区分广告内容与核心技术参数。
- 整合信息撰写报告时，由于缺乏实时上下文，容易出现数据过时或来源标注不清的问题。
- 面对紧迫的时间截点，反复切换标签页和复制粘贴导致注意力分散，极大增加了出错概率。
- 无法即时验证信息的准确性，只能依赖个人经验判断，缺乏基于多源内容的交叉验证机制。
使用 clarity-ai 后
- 输入查询后，clarity-ai 自动抓取并解析全网最新相关网页，秒级返回经过筛选的核心信息摘要。
- 系统直接将抓取到的网页文本与问题结合，生成结构清晰的回答，省去了人工阅读和摘录的繁琐步骤。
- 生成的答案天然附带来源依据，分析师可直接引用并追溯原始链接，确保简报数据的时效性与可信度。
- 流式输出的交互方式让分析师能边看边调整思路，无需等待完整结果，显著提升了信息获取效率。
- 基于开源架构，团队可根据需求替换为 Google Search API 或微调提示词，灵活适配特定的行业调研标准。
clarity-ai 将原本需要数小时的多步检索与整合工作压缩为分钟级的自动化流程，让创作者能专注于决策而非信息收集。
运行环境要求
- 未说明
不需要
未说明
快速开始
Clarity AI
Clarity 是一个简单的 perplexity.ai 克隆项目。你可以随意使用这段代码！ :)
如果你有任何问题，欢迎在 Twitter 上联系我。
工作原理
当用户提供查询时，Clarity 会从网上抓取相关且最新的信息，并利用 OpenAI 的 API 生成答案。
应用的工作流程如下：
- 获取用户的查询
- 抓取 Google 搜索结果中的相关网页
- 解析网页内容以提取文本
- 使用查询和网页文本构建提示词
- 调用 OpenAI API 生成答案
- 将答案流式传输回用户
需求
请在此处获取 OpenAI API 密钥：OpenAI API。
本地运行
- 克隆仓库
git clone https://github.com/mckaywrigley/clarity-ai.git
- 安装依赖
npm i
- 运行应用
npm run dev
改进建议
以下是一些改进 Clarity 的想法：
- 通过使用 Google Search API 替代链接抓取来加快回答速度（之前使用抓取是为了规避成本和速率限制）
- 添加“后续”搜索功能
- 优化提示词
- 让来源信息能够在非 text-davinci-003 模型中正常工作
- 训练自己的模型用于答案合成
致谢
特别感谢 Perplexity AI 提供的灵感。强烈推荐大家体验他们的产品。
这个仓库旨在向人们展示，即使没有庞大而经验丰富的团队，你也可以构建像 Perplexity 这样强大的应用。
大语言模型非常强大，希望 Clarity 能激励你创造出一些酷炫的东西！
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