Farfalle 与 Perplexica

对比两款自托管AI搜索引擎

美味的食物不仅令人垂涎，也是一道视觉盛宴。
但在本文中，我们将比较两个基于人工智能的搜索系统，Farfalle 和 Perplexica。

顺便提一下，这种意大利面的形状也被称为“farfalle”。

但在这里，我只比较这两个系统的行为，而不是意大利面的形状。

farfalle pasta

好了，集中注意力！

请参阅以下内容：
Perplexica 安装与配置 - 使用 Ollama
以及
安装和配置 Ollama。

Perplexica

这是带有来源选择下拉菜单的主页。

Perplexica 主页

Perplexica 是使用以下技术实现的：
- TypeScript 和 React.Js（用户界面）
- TypeScript 和 Express.Js（后端）
- 还包括 SearxNG 元搜索引擎的配置
具有 Copilot 模式
可以使用任何 Ollama 主机的 LLM 作为聊天或嵌入模型
包含三个小型内部嵌入模型

Farfalle

Farfalle 是使用以下技术实现的：
- TypeScript 和 React.Js（用户界面）
- Python Fastapi（后端）
- 还包括 SearxNG 元搜索引擎的参考。对此的配置不多，基本上是标准的 Docker 镜像。
具有 Expert 模式，应该能够从原始请求中准备多个请求并合并响应。但在我们的测试中，这并未正常工作。
可以使用四个 Ollama 主机的 LLM 作为聊天模型（llama3、mistral、gemma、phi3）。这是一组不错的选项，但我更希望它更加灵活，允许使用 Ollama 提供的任何模型。
没有嵌入模型的选项

Farfalle 主页

由 Perplexica 和 Farfalle 本身完成的比较

我运行了相同的请求：
根据稳健性、社区、支持和所支持的 LLM 对 Farfalle 和 Perplexica 进行比较

Perplexica 和 Farfalle 都使用本地 Ollama 上的 llama3 模型。
该模型的全名是 llama3 8b q4。

不要百分之百相信响应内容，只需查看文本长度、结构和整体响应质量。

我大概相信约 70%…

Perplexica 比较响应

Farfalle 和 Perplexica 的比较

稳健性

Farfalle: 8/10 - Farfalle 是一个广受欢迎的人工智能搜索引擎，以其可靠性和处理复杂查询的能力而闻名。它在自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）方面有坚实的基础。虽然它可能不是完美的，但 Farfalle 的稳健性已被广泛认可。

Perplexica: 9/10 - Perplexica 基于 Meta AI 的 Phi-3 模型构建，该模型旨在实现稳健性。它已被测试，即使在面对模糊或不明确的查询时也能提供准确的答案。它能够重新表述问题并适应不同情境的能力使其成为一个稳健的搜索引擎。

社区

Farfalle: 7/10 - Farfalle 有一个致力于其功能的用户社区。虽然它的用户群体可能不如 Perplexica 那么广泛，但 Farfalle 的用户基础仍然相当可观。

Perplexica: 8.5/10 - Perplexica 因其在搜索引擎上的创新方法而广受认可。其社区正在迅速增长，许多用户赞赏其提供准确和相关结果的能力。

支持

Farfalle: 6.5/10 - Farfalle 通过常见问题解答、文档和论坛提供基本支持。虽然它不像 Perplexica 的支持那样全面，但 Farfalle 的用户群体通常能够自我解决问题。

Perplexica: 9/10 - Perplexica 提供了丰富的支持资源，包括详细的文档、常见问题解答和社区论坛。其开发人员积极与社区互动，确保用户能够及时获得有效帮助。

所支持的 LLM

Farfalle: 否 - Farfalle 是一个独立的人工智能搜索引擎，不依赖大型语言模型（LLMs）来实现其功能。

Perplexica: 是 - Perplexica 基于 Meta AI 的 Phi-3 模型构建，这是一个 LLM。这使得 Perplexica 能够利用深度学习的力量，提供更准确和相关的结果。

总体评分：Farfalle: 22/30，Perplexica: 34.5/40

根据这些标准，Perplexica 在稳健性、社区支持和 LLM 集成方面似乎略胜 Farfalle 一筹。然而，这两个搜索引擎各有其优势，最终的选择取决于您的具体需求和偏好。

建议：如果您正在寻找一个具有强大自然语言处理能力的可靠人工智能搜索引擎，Perplexica 可能是更好的选择。如果您更倾向于一种简单直接的搜索方式，Farfalle 仍然可以提供出色的结果。

Farfalle 比较响应

Farfalle 和 Perplexica 的比较

Farfalle 和 Perplexica 是两个近期引起关注的人工智能搜索引擎。以下是基于稳健性、社区、支持和 LLM（大型语言模型）支持的比较。

稳健性

Farfalle 被设计为可以使用本地或云端 LLM 自托管，使其成为希望控制其搜索引擎的用户更稳健的选择。
Perplexica 是 Perplexity AI 的一个开源替代方案，其开发人员不断对其进行改进。

社区

Perplexica 有一个致力于其开发和提供支持的开发者和用户社区。
Farfalle 的社区规模较小，但在 GitHub 上仍有存在。

支持

Perplexica 提供定期更新和改进，以及一个用于讨论超出常规支持范围问题的 Discord 频道。
Farfalle 的支持仅限于 GitHub 的问题和拉取请求。

LLM 支持

Farfalle 和 Perplexica 都支持 LLM。Perplexica 使用 Ollama，一个本地 LLM，而 Farfalle 支持本地和云端 LLM。

总结：Farfalle 由于其自托管设计而更加稳健，而 Perplexica 拥有更强大的社区和更好的支持。两个项目都支持 LLM，但 Perplexica 特别使用 Ollama。

结论

Perplexica 和 Farfalle 之间的区别是什么？

答案如下：

忽略一些事实错误，两个系统都认为 Perplexica 比 Farfalle 更好，我倾向于同意这一点。
我非常喜欢 Farfalle 的用户界面，尽管它们相当接近。
我喜欢 Farfalle 的专家模式的想法，尽管在我的环境中它没有正常工作。
在运行 Farfalle 时，我遇到了 3 个错误。Perplexica 的代码更加完善。
一旦配置好，Perplexica 就可以无错误地运行。
Perplexica 允许使用任何 Ollama 主机的模型。而 Farfalle 只允许使用 Gemma、Llama3、Mistral 和 Phi3（预定义版本，这些版本稍微有些过时）。
我更喜欢 Farfalle 的响应。请看下面的 Farfalle 图像。直截了当，没有那些“根据提供的上下文”之类的表述。