DiscovAI-Search 开源项目教程

DiscovAI-Search 开源项目教程

DiscovAI-search 🔍 DiscovAI-Search: An AI-powered search engine for AI tools and custom data. Built with Next.js, OpenAI, Supabase, and more. Features vector-based search, Redis caching, and LLM-powered responses. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/DiscovAI-search

1. 项目介绍

DiscovAI-Search 是一个基于 AI 的搜索引擎，旨在为用户提供 AI 工具和相关数据的高效搜索服务。该引擎采用了先进的向量搜索技术，通过将用户查询转化为向量，实现与 AI 产品数据库中的条目进行精确的相似度匹配。此外，项目还利用了 Redis 缓存来提高搜索结果的响应速度，并集成了大型语言模型来生成详细的上下文相关回答。DiscovAI-Search 拥有用户友好的界面，使得 AI 产品的发现变得直观且高效。

2. 项目快速启动

以下是快速启动 DiscovAI-Search 的步骤：

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/DiscovAI/DiscovAI-search.git
   

2. 安装依赖：

   cd discovai-search
   pnpm i
   

3. 设置 Supabase：

   创建一个 Supabase 项目，然后运行 src/db/init.sql 文件以设置数据库。

4. 设置 Upstash：

   根据指南设置 Upstash Redis，创建一个数据库并获取 UPSTASH_REDIS_REST_URL 和 UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN。

5. 填写 .env.local 文件：

   复制 .env.local.example 文件到 .env.local，并填写必要的配置信息。

6. 本地运行应用：

   pnpm dev
   

   现在你可以通过 http://localhost:3000 访问应用。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• AI 工具搜索：用户可以通过 DiscovAI-Search 搜索到各种 AI 工具和资源，以便于开发和学习。
• 数据集搜索：用户可以搜索到公开的数据集，用于机器学习和数据科学研究。

最佳实践

• 使用向量搜索：向量搜索能够提供更精确的搜索结果，适用于复杂的查询场景。
• 集成大型语言模型：通过集成大型语言模型，可以生成更加详细和准确的回答。

4. 典型生态项目

• Next.js：用于构建 DiscovAI-Search 的 React 应用框架。
• Supabase：作为数据库服务，提供数据存储和管理。
• Redis：通过 Upstash 提供的 Redis 缓存服务，用于缓存搜索结果。
• OpenAI：提供大型语言模型，用于生成详细的回答。

通过以上教程，您可以开始使用 DiscovAI-Search，并根据实际需求进行定制和扩展。

DiscovAI-search 🔍 DiscovAI-Search: An AI-powered search engine for AI tools and custom data. Built with Next.js, OpenAI, Supabase, and more. Features vector-based search, Redis caching, and LLM-powered responses. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/DiscovAI-search