AI搜索与GitHub：探索Lepton AI的开源贡献

了解Lepton AI的创立背景

贾扬清，开源深度学习框架Caffe的创始人之一，曾参与了TensorFlow和PyTorch的开发。2023年3月，他从阿里离职，创立了Lepton AI。这家公司总部位于美国加州帕洛阿托，致力于开发高效的AI应用平台。与大规模模型相比，Lepton AI更注重AI能力的开发。公司官网宣称，通过Lepton AI可以在几分钟内高效、大规模地运行AI应用，展示了其在AI领域的创新和影响力。

Lepton Search的开发与开源

Lepton AI的一个重要项目是Lepton Search，这是一个使用Mixtral-8x7b模型的对话式AI搜索工具。贾扬清介绍，该搜索引擎的输出速度可以达到每秒约200个token，采用了Bing的搜索API。Lepton Search的开发展示了AI应用开发的模块化特性，尽管项目代码仅有500行，但实现了快速的产品原型开发。

500行代码的奇迹

Lepton Search之所以能够在短时间内完成，是因为现代应用开发的模块化。项目中使用了Lepton AI云上的Mixtral-8x7b模型、Bing的搜索API和Lepton KV数据存储。这种模块化的组合使得复杂的AI项目能够以简单的代码实现。

Lepton Search的开源与社会影响

Lepton Search项目在GitHub上开源后，迅速获得了社区的认可，登上了GitHub趋势榜。项目的核心代码不超过500行，但已获得超过2.3K的Stars。贾扬清强调，Lepton Search的目的在于展示“天下没有难构建的AI应用”，而非作为正式产品。

AI搜索的市场与前景

AI搜索引擎正在成为行业热门方向。Perplexity、devv_、Consensus等项目在各自领域中崭露头角。国内厂商如百度、360等也积极布局AI搜索产品。AI搜索的设计通常分为三大类：卡片形式展示AI生成结果、对话式AI总结提炼、以及Perplexity为代表的新范式。

代码块示例与实现细节

在Lepton Search的实现中，贾扬清分享了几条重要经验：

import requests

response = requests.get('https://api.bing.microsoft.com/v7.0/search', params={'q': 'AI 搜索'})

if response.status_code == 200:
    search_results = response.json()
    print(search_results)
else:
    print('请求失败')

这个示例代码展示了如何通过API进行简单的搜索请求，体现了Lepton Search的实现思路。

行业标准与未来发展

Perplexity的成功模式已经成为行业标准，AI搜索引擎的未来发展将继续依赖于传统搜索引擎的结果。AI对话式搜索虽然强大，但还不能完全取代传统搜索。这一领域的投资与合作正在增加，显示了其巨大的潜力。

FAQ

问：什么是Lepton Search？
- 答：Lepton Search是由贾扬清团队开发的一款对话式AI搜索工具，使用Mixtral-8x7b模型，并在GitHub上开源。
问：Lepton Search的代码复杂吗？
- 答：Lepton Search的核心代码不到500行，得益于模块化开发，大大简化了实现过程。
问：AI搜索引擎能否取代传统搜索引擎？
- 答：AI搜索引擎目前还不能完全取代传统搜索引擎，但可以通过AI技术提高搜索的智能性和准确性。
问：Lepton Search如何使用？
- 答：用户可以通过Lepton Search的在线体验地址访问并使用该工具进行搜索任务。
问：如何获取Lepton Search的源码？
- 答：Lepton Search的源码已在GitHub上开源，用户可以访问项目页面获取代码。

通过这篇文章，我们深入了解了Lepton AI及其代表性的AI搜索项目Lepton Search。这不仅展示了AI应用开发的创新，也为未来的AI搜索引擎发展提供了参考方向。