基于Lepton构建对话式搜索引擎的技术指南

项目概述

Lepton Search是一个创新的对话式搜索引擎项目，开发者可以用不到500行代码构建自己的智能搜索系统。该项目整合了多种搜索API和大语言模型(LLM)技术，为用户提供自然语言交互的搜索体验。

核心架构

该项目的技术架构主要包含三个关键组件：

1. 搜索后端：支持Bing、Google等主流搜索引擎API
2. 大语言模型：处理自然语言查询和结果生成
3. 存储系统：使用键值存储(KV)缓存搜索结果

搜索API配置指南

1. Bing搜索配置

• 需要获取Bing搜索API订阅密钥
• 密钥应存储为环境变量BING_SEARCH_V7_SUBSCRIPTION_KEY
• 建议将密钥存储在安全的位置

2. Google搜索配置

• 需要获取Google自定义搜索API密钥
• 需要同时获取搜索引擎CX ID
• 相关环境变量：
  • GOOGLE_SEARCH_API_KEY
  • GOOGLE_SEARCH_CX

3. 第三方搜索API

• 支持SearchApi等第三方Google搜索API
• 需要配置SEARCHAPI_API_KEY环境变量

4. Lepton演示API

• 无需额外配置
• 直接使用工作区凭证即可访问
• 注意会产生API调用成本

部署配置详解

基础配置参数

• 部署名称：自定义您的搜索服务名称
• 资源规格：推荐使用cpu.small，足够处理大多数查询

关键环境变量

变量名	说明	推荐值
BACKEND	选择搜索后端	LEPTON/BING/GOOGLE/SEARCHAPI
LLM_MODEL	选择语言模型	mixtral-8x7b(推荐)
KV_NAME	键值存储名称	默认search-with-lepton
RELATED_QUESTIONS	是否生成相关问题	true/false
LEPTON_ENABLE_AUTH_BY_COOKIE	启用Web UI访问	true

必要密钥配置

• LEPTON_WORKSPACE_TOKEN：访问Lepton LLM和KV API的凭证
• 根据选择的搜索后端配置相应API密钥

模型选择建议

项目支持多种大语言模型，不同模型的特点如下：

1. Mixtral-8x7b：

   • 推荐的首选模型
   • 混合专家架构，性能优异
   • 处理复杂查询能力强

2. Llama2系列：

   • 70B参数版本：能力最强但资源消耗大
   • 13B/7B参数版本：适合轻量级应用
   • 注意：小模型可能无法提供理想效果

部署流程

1. 完成上述所有配置项设置
2. 点击部署按钮创建服务
3. 等待部署状态变为"Ready"
4. 通过提供的URL访问服务

最佳实践

1. 对于生产环境，建议使用Bing或Google官方API
2. 测试阶段可使用Lepton演示API快速验证
3. 启用RELATED_QUESTIONS可提升用户体验
4. 定期检查KV存储使用情况

技术优势

1. 轻量级实现：核心代码不足500行
2. 灵活配置：支持多种搜索后端和LLM模型
3. 智能交互：自然语言处理能力强大
4. 高效缓存：KV存储优化搜索性能

通过本指南，开发者可以快速搭建自己的智能搜索服务，根据实际需求灵活调整配置，打造个性化的搜索体验。