MemFree：本地知识库与搜索信息混合的AI搜索引擎

综合介绍

MemFree 是一个先进的混合AI搜索引擎，能够通过文本、图像、文件和网页进行搜索和提问。它提供一键获取文本、思维导图、图像和视频的搜索结果的功能。MemFree 的目标是从用户的知识库和整个互联网中获取准确答案，帮助用户快速找到所需信息。

演示：https://www.memfree.me/

功能列表

• 多模态搜索：支持文本、图像、文件和网页的搜索和提问。
• 即时答案：从用户的知识库和互联网中即时获取准确答案。
• 高效整合：整合多种AI模型和搜索引擎，提供多样化的搜索结果。
• 开源项目：代码开源，允许用户自定义和扩展功能。
• 一键部署：提供简单的部署指南，快速搭建搜索引擎。

使用帮助

安装流程

1. 创建数据库：使用 Upstash Redis 创建一个兼容的数据库。
2. 获取 API Key：从 OpenAI 和 Serper 获取 API Key。
3. 部署后端：使用 Zeabur 部署后端，或使用 Fly.io 进行一键部署。
4. 部署前端：使用 Vercel 部署前端。

使用指南

1. 搜索功能：在搜索框中输入关键词，选择搜索类型（文本、图像、文件、网页），点击搜索按钮。
2. 提问功能：在提问框中输入问题，选择提问类型，点击提问按钮。
3. 查看结果：搜索和提问的结果会即时显示在结果区域，包括文本、思维导图、图片和视频等多种格式。
4. 自定义功能：用户可以根据需要自定义搜索引擎的功能和界面，具体操作请参考 GitHub 上的文档和示例代码。

详细操作流程

1. 文本搜索：在搜索框中输入关键词，点击搜索按钮，查看文本结果。
2. 图像搜索：在搜索框中输入关键词，选择图像搜索，点击搜索按钮，查看图像结果。
3. 文件搜索：上传文件，点击搜索按钮，查看文件内容的搜索结果。
4. 网页搜索：输入网页 URL，点击搜索按钮，查看网页内容的搜索结果。
5. 提问功能：在提问框中输入问题，选择提问类型（如学术问题、技术问题等），点击提问按钮，查看即时答案。

MemFree 提供了详细的文档和示例代码，用户可以根据需要进行自定义和扩展。通过整合多种AI模型和搜索引擎，MemFree 能够提供高效、准确的搜索体验，适用于各种信息检索和数据分析场景。

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