ask.py：项目的核心功能/场景

ask.py：项目的核心功能/场景

ask.py A simple Python program to implement the search-extract-summarize flow. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/as/ask.py

项目介绍

在当今信息化时代，从海量的数据中快速检索并提取关键信息变得越来越重要。ask.py 是一个开源的 Python 程序，它实现了搜索-提取-汇总的工作流程，类似于 Perplexity 这样的 AI 搜索引擎。用户可以通过该程序对互联网上的信息进行快速搜索，并从结果中提取和汇总所需的数据。ask.py 的设计目标是提供一个简单易用的工具，帮助用户理解并实验 AI 搜索引擎的基本概念。

项目技术分析

ask.py 使用了多种技术和框架来实现其功能，包括但不限于：

• 搜索引擎集成：通过集成的搜索引擎（默认使用 Google 搜索 API）对互联网进行搜索。
• 本地文件查询：可以直接查询项目目录下的 data 文件夹中的本地文件。
• 文本处理：对搜索到的网页内容进行分块处理，并存储到向量数据库中。
• 混合搜索：结合向量搜索和 BM25 全文搜索技术，找到与查询最匹配的文本块。
• 语言模型：使用 OpenAI 或本地 Ollama 语言模型生成回答。
• 用户界面：通过 GradIO 提供图形用户界面，方便用户交互。

项目及技术应用场景

ask.py 的应用场景广泛，以下是一些典型的使用案例：

1. 信息检索：用户可以通过 ask.py 快速定位到互联网上的相关信息，并获取简洁的答案。
2. 数据提取：对于需要从大量网页中提取特定信息的需求，ask.py 可以自动化这一过程。
3. 本地文件查询：用户可以对本地存储的大量文档进行查询，获取答案或提取数据。
4. 教育与研究：作为教育工具，ask.py 可以帮助学生和研究人员理解搜索引擎的工作原理。

项目特点

ask.py 具有以下显著特点：

• 灵活性：支持多种搜索模式，包括互联网搜索和本地文件搜索。
• 定制化输出：可以根据需要控制输出格式，如提取结构化数据或指定输出语言和长度。
• 易于部署：可以通过命令行或 GradIO 用户界面轻松运行。
• 支持多种 LLM 端点：可以使用 OpenAI、DeepSeek 或本地 Ollama 等不同的语言模型进行推理和嵌入。
• 自动化任务：可以通过 cron job 或 bash 脚本自动化复杂的搜索和数据提取任务。

ask.py 作为一个功能强大的开源项目，不仅提供了基本的搜索引擎功能，还允许用户深入探索和实验，为开发更复杂的搜索工具提供了坚实的基础。无论您是信息检索专业人士，还是对 AI 搜索引擎感兴趣的研究者，ask.py 都是一个值得尝试的工具。

ask.py A simple Python program to implement the search-extract-summarize flow. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/as/ask.py