虽然在不久前的Google I/O大会上，Gemma 2的开源消息已经公之于众，但谷歌还为我们准备了一份额外的惊喜——
除了拥有27B参数的模型外，谷歌还推出了一个更为精简的9B参数版本。
DeepMind的创始人哈萨比斯宣称，在27B参数的规模下，Gemma 2展现出了同类模型中的顶尖性能，其能力甚至可以与参数量为其两倍的模型相媲美。
Gemma 2已经成功跻身于大型模型竞技场（LMSYS Chatbot Arena），在27B参数的规模下，它的表现令人印象深刻，与参数量高达70B的Llama3相媲美，更令人惊讶的是，Gemma 2的9B版本在竞技场中同样表现出色，其排名甚至能与72B参数的Qwen 2相提并论。这一结果不仅证明了Gemma 2在不同参数规模下都能保持高效能，也展示了其在性能与资源利用上的卓越平衡。支持多种平台和工具，易于微调，能够用于金融、医疗、营销、供应链、人力资源和自然语言处理等多个领域。
接下来，我们来测试一下Gemma2的推理能力。Gemma2可以通过谷歌的AI Studio平台直接进行测试。在平台界面的右上角，可以选择Gemma2模型。
为了评估Gemma2在时间推理方面的性能，我们选择了一个时间推理问题作为测试案例：假设今天是星期五，那么48小时后是星期几？只需点击'运行'按钮，Gemma2便迅速给出了答案
此外，Gemma2还展示了其计算过程，验证了答案的准确性。
现在，让我们进一步测试Gemma2在条件逻辑推理方面的表现。我们提出了一个典型的逻辑推理问题
Gemma2迅速给出了肯定的回答，并解释说，这是逻辑学中著名的三段论。
扔一个经典问题给他，因为我们的提问包含了暴力词汇，他还给出了警告信息
接下来展示如何在本地部署Gemma2，并利用开源项目Proplexica卡来构建一个类似于Proplexica的AI搜索引擎。
首先，确保已经安装了Ollama，可以访问Ollama的官方网站进行下载和安装。
安装完成后，只需执行以下命令，即可自动下载并启动Gemma2。这将为您的本地环境带来强大的AI搜索能力。
让我们进入下一步：部署Perplexica，它是一个开源的、由人工智能驱动的搜索引擎，其设计目标是提供与Perplexica相媲美的智能搜索体验。
Perplexica不仅仅是一个搜索工具，它能够深入理解用户的查询意图，并利用最前沿的机器学习技术，如相似性搜索和向量嵌入，来提供精确和全面的搜索结果。这些先进的算法确保了搜索结果的相关性和深度，使用户能够快速找到所需信息。
项目地址：https://github.com/ItzCrazyKns/Perplexica
下载地址：https://github.com/ItzCrazyKns/Perplexica/archive/refs/heads/master.zip
下载Perplexica项目完成后，我们首先需要解压文件。解压后，打开包含项目文件的文件夹。接下来进入到项目所在的目录。
在项目目录中，我们需要定位到特定的配置文件。找到名为'sample.config.toml'的文件，请注意，文件名前缀有'sample.'。我们将这个前缀去掉，这样文件名就变成了'config.toml'。
接下来，打开'config.toml'文件，填写ollama的接口地址
保存关闭，我们的配置就完成了。现在，Perplexica应该已经根据我们的设置正确配置，可以开始使用了。
在命令行项目目录下执行：
docker compose up -d
安装完成后打开浏览器：http://127.0.0.1:3000
接下来，我们将继续进行设置。首先，点击界面左下角的齿轮图标，这将打开设置菜单。在这里，您会看到第一个选项是“主题”。您可以根据自己的偏好选择亮色或暗色主题，以获得最佳的视觉效果和使用体验。
在设置中，接下来需要选择“聊天模型的提供者”。在这里，我们推荐选择“Ollama”，因为它是我们之前配置的AI平台。然后，在“聊天模型”选项中，选择我们刚才运行的“Gemma2 latest”版本，以确保与我们的搜索系统集成。
同样地，在“嵌入模型提供者”选项中，我们继续选择“Ollama”。对于“嵌入模型”，同样选择“Gemma2”，以保持一致性并充分利用其功能。
如果您有其他偏好或需要，也完全可以选择其他的模型提供者和模型。
配置完成之后就可以，用来搜索关键词了
给出了相关链接，生成了简介，并给出了相关的搜索问题。
