目录

一、引言二、Lepton Search 的背景与发展历程三、核心技术与架构四、功能特点五、应用场景与案例六、与其他类似工具的比较七、优势与局限性八、未来发展趋势与展望九、如何使用Lepton Search十、结语项目地址

一、引言

在人工智能与搜索技术深度融合的当下，Lepton Search 以其独特的魅力闯入了人们的视野。它是由贾扬清的 Lepton AI 团队推出的一款创新型 AI 增强对话式搜索引擎，虽然代码量仅约 500 行，却展现出了强大的功能与潜力，引发了广泛的关注与讨论。本文将深入剖析 Lepton Search 的各方面特性，带您全面了解这一新兴的搜索工具。

二、Lepton Search 的背景与发展历程

Lepton Search 诞生于 Lepton AI 公司，其创始人贾扬清在人工智能领域有着深厚的造诣与丰富的经验。2023 年 3 月贾扬清从阿里离职后，联合创立了 Lepton AI，致力于打造高效的 AI 应用平台。公司总部位于美国加利福尼亚州帕洛阿托。

2024 年 1 月 25 日，贾扬清在 twitter 上宣传了 Lepton Search 的一个 demo，展示了其用不到 500 行 python 代码实现的 AI 对话搜索引擎的强大功能，这一简洁而高效的实现方式令人惊叹。起初，该项目并未正式开源，但已经备受关注和争议。在发布之后，号称要干掉谷歌搜索的 perplexity 创始人声称 Lepton AI 在“借鉴”、“致敬”他们的产品，而贾扬清则在 twitter 上进行了公开回击，并明确表示要开源 Lepton Search。随后，Lepton Search 正式开源，其开源项目链接也随之公布，任何人、任何公司都可以自由使用开源代码，这一举措进一步推动了它在开发者社区中的传播与应用。

三、核心技术与架构

1、内置支持大语言模型（LLM）

Lepton Search 核心使用到的能力之一是调用了在 Lepton AI 自家云上部署的开源 Mixtral - 8x7B 模型。该模型使得 Lepton Search 能够理解和处理自然语言，具备强大的语言理解与生成能力，为用户提供准确、智能的搜索回答。

2、搜索引擎集成

目前，Lepton Search 使用了必应搜索的 API 来整合网络信息，以此提供更加广泛和深入的内容搜索能力。通过与必应搜索的结合，它能够从海量的网络资源中快速检索到相关的信息，并将其与 LLM 的处理结果相结合，为用户呈现出更全面、更有价值的搜索结果。

3、数据存储与管理

采用自家的 LeptonKV 作为无服务器存储，用于存储搜索过程中的相关数据，包括搜索历史、缓存结果等。这种无服务器存储方式不仅提供了高效的数据存储和访问性能，还减轻了开发者在服务器管理方面的负担，使得开发者能够更加专注于搜索功能的优化与创新。

四、功能特点

1、可定制漂亮的 UI 界面

Lepton Search 提供了可定制的用户界面，开发者可以根据自己的需求和品牌风格，对搜索界面进行个性化的设计和调整。无论是颜色、布局还是交互元素，都可以进行灵活的配置，从而打造出与自身业务或应用完美融合的独特界面，为用户带来更加舒适和个性化的搜索体验。

2、搜索结果可共享、缓存

用户可以将搜索结果进行共享，方便与他人交流和协作。同时，缓存功能能够记住用户的搜索历史和结果，当用户再次进行相同或类似的搜索时，可以快速获取之前的结果，提高搜索效率，节省时间和资源。

五、应用场景与案例

1、个人博客或网站

对于个人博客或网站的所有者来说，Lepton Search 可以为其添加一个高度个性化的搜索功能。例如，一个技术博主可以使用 Lepton Search

来帮助访客快速找到特定主题的文章或教程；一个摄影爱好者的网站可以利用它来让用户便捷地搜索到相关的摄影作品和技巧分享。通过定制化的搜索功能，提升访客在网站上的体验，增加用户粘性和满意度。

2、团队协作平台

在团队协作场景中，Lepton Search 能够创建内部搜索系统，帮助团队成员快速查找文档、邮件和其他重要资源。比如，一个软件开发团队可以使用它来搜索项目相关的代码、文档和讨论记录；一个营销团队可以借助它来查找市场调研报告、策划方案等资料，提高团队的工作效率和协作能力。

3、教育领域

在教育领域，Lepton Search 可以创建面向学生的知识搜索引擎。学生可以通过它快速定位学习材料，如教材、参考书籍、学术论文、在线课程等。教师也可以利用它来搜索教学资源、备课资料等，为教学工作提供便利。例如，一个在线教育平台可以集成

Lepton Search，让学生能够更轻松地找到适合自己的学习内容，提升学习效果。

4、商业应用

对于特定行业的企业来说，Lepton Search 可以构建适用于特定行业的垂直搜索引擎，提升用户体验。比如，在电商领域，企业可以利用它来帮助用户快速找到商品信息、产品评价、购买攻略等；在金融领域，它可以用于搜索金融资讯、市场数据、投资分析报告等。通过精准的搜索功能，满足用户在特定领域的需求，提高用户对企业的认可度和忠诚度。

六、与其他类似工具的比较

1、与传统搜索引擎的比较

与传统搜索引擎如谷歌、百度等相比，Lepton Search 在搜索方式和结果呈现上有所不同。传统搜索引擎主要基于关键词匹配和网页排名算法来提供搜索结果，而 Lepton Search 则借助 LLM 的理解能力，能够更好地理解用户的问题意图，提供更智能化、更精准的回答。此外，Lepton Search 的可定制界面和搜索结果的共享、缓存功能，也为用户带来了更加个性化和便捷的搜索体验。然而，在搜索结果的全面性和权威性方面，传统搜索引擎由于其庞大的索引数据库和成熟的搜索算法，可能仍具有一定的优势。

2、与其他 AI 搜索引擎的比较

在 AI 搜索引擎领域，Lepton Search 与 perplexity 等工具也各有特点。perplexity是世界上首个对话式搜索引擎，通过先进的 AI 技术为问题直接生成答案，并对准确率与效率有很高的标准。与 Lepton Search 相比，perplexity 在某些方面可能具有更丰富的功能和更成熟的技术。但 Lepton Search以其简洁的代码实现和高度的可定制性，以及对开发者友好的特性，吸引了众多开发者的关注。同时，Lepton Search 使用必应搜索的 API 来整合网络信息，在搜索结果的广度上也有一定的保障。不同的 AI 搜索引擎都在不断发展和优化，它们各自的优势和特点也为用户提供了更多的选择。

七、优势与局限性

1、优势

简洁高效：仅用约 500 行代码就能实现一个功能强大的对话式搜索引擎，展示了其高度的简洁性和开发效率，降低了开发门槛和成本。可定制性强：无论是界面还是功能，都可以根据不同的需求进行定制，满足了多样化的应用场景和用户需求。技术集成优势：结合了先进的 LLM 技术和必应搜索的 API，能够提供智能、准确且广泛的搜索结果。易于上手：对于开发者来说，Lepton Search 提供了详细的设置指南和简单的部署流程，即使是初学者也能相对轻松地进行使用和开发。

2、局限性

数据依赖：其搜索结果的质量在一定程度上依赖于所集成的搜索引擎的数据源和算法，可能存在数据覆盖不全面或准确性不够高的情况。模型性能：虽然使用了强大的 LLM，但在处理复杂问题或特定领域的专业问题时，可能仍需要进一步优化和提升性能。隐私与安全：在数据存储和使用过程中，可能存在用户隐私和数据安全方面的风险，需要加强相关的保障措施。

八、未来发展趋势与展望

随着人工智能技术的不断发展和搜索需求的日益多样化，Lepton Search 有着广阔的发展前景。在未来，我们可以期待以下几个方面的发展：

1、功能优化与增强： 持续改进和优化搜索算法，提高搜索结果的准确性、相关性和全面性。进一步提升 LLM 的性能，使其能够更好地理解和处理各种复杂的问题，提供更优质的回答。加强对多语言的支持，满足全球不同用户的搜索需求。

2、与更多数据源的集成 ：除了必应搜索 API，可能会与更多的搜索引擎、数据库和数据源进行集成，以获取更丰富、更广泛的信息。同时，也可能会探索与其他 AI

技术和工具的融合，如知识图谱、语义理解等，进一步提升搜索的智能化水平。

3、应用场景拓展 ：不仅仅局限于现有的应用场景，还将拓展到更多的领域和行业。例如，在医疗领域辅助医生进行病例搜索和医学知识查询；在智能客服领域提供更加智能、高效的服务；在智能家居领域实现语音搜索和智能控制等。

4、社区与生态建设： 积极构建开发者社区和生态系统，鼓励更多的开发者参与到 Lepton Search 的开发和创新中来。通过社区的力量，推动插件、扩展和应用案例的不断涌现，丰富 Lepton Search

的功能和应用场景，形成一个良性的发展循环。

九、如何使用Lepton Search

普通用户可以通过Lepton Search在线网页版体验，开发者也可以自行部署，具体步骤如下

1、克隆Lepton Search项目

git clone https://github.com/leptonai/search_with_lepton.git

2、运行以下命令自动设置LLM和KV函数

pip install -U leptonai openai && lep login

3、设置 Bing 密钥

export BING_SEARCH_V7_SUBSCRIPTION_KEY=YOUR_BING_SUBSCRIPTION_KEY

4、构建前端网络

cd web && npm install && npm run build

5、运行后台服务器

BACKEND=BING python search_with_lepton.py

其他详细步骤可以查看github代码仓库。

十、结语

Lepton Search 作为一款创新的 AI 搜索引擎，以其独特的技术架构、丰富的功能特点和广泛的应用场景，在人工智能和搜索领域展现出了巨大的潜力。尽管它目前还存在一些局限性，但随着技术的不断进步和发展，相信它将不断优化和完善，为用户带来更加智能、便捷、高效的搜索体验。无论是开发者还是普通用户，都值得关注和探索 Lepton Search 所带来的新机遇和可能性，共同见证它在未来的发展与成长。

在这个信息爆炸的时代，Lepton Search 为我们提供了一种新的搜索方式和思路，它或许将引领未来搜索技术的发展方向，成为推动人工智能与搜索领域融合发展的重要力量。让我们拭目以待，期待 Lepton Search 在未来能够创造更多的惊喜和价值。

项目地址

官网地址：https://search.lepton.run/

github仓库地址：https://github.com/leptonai/search_with_lepton

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😎 作者介绍：我是寻道AI小兵，资深程序老猿，从业10年+、互联网系统架构师，目前专注于AIGC的探索。

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