MemFree是一款创新的混合AI搜索引擎，旨在通过集成多种AI模型和搜索引擎来优化信息检索过程。它的核心优势在于能够快速提供准确的答案，并支持多种文件和数据类型，包括文本、图像、文件和网页。此外，MemFree还提供内容总结、图像分析和社交媒体监控等功能，使其成为学术研究、市场分析和个人知识管理的有力工具。其多语言支持和一键部署功能进一步增强了用户体验，同时，开源代码和自托管选项满足了技术用户的需求。MemFree通过简化知识管理、提高搜索效率和降低成本，为用户提供了一个全面的搜索解决方案。
点关注
MemFree是什么
MemFree是一个混合AI搜索引擎，可以立即从您的知识库和整个互联网中获得准确的答案。
可以用MemFree做什么
使用文本、图像、文件和网页进行搜索和提问。 一键获取文本、思维导图、图像和视频的搜索结果 比较、总结和搜索多张图像。 总结网页和PDF，并就它们的内容提问 提出Twitter和学术问题 高效解释和生成代码 执行ChatGPT Plus、Claude Pro和Gemini Advanced中的大多数任务
MemFree带来的价值
简化的知识管理：无需手动整理您的知识库（笔记、书签和文档）。当您需要信息或答案时，只需在memfree中一键搜索，释放您的内存容量并提高您的生产力。 节省时间的效率：无需在谷歌搜索结果中逐个点击多个网页。MemFree使用AI立即总结多个网页和您的知识库中的最佳答案，每天为您节省大量时间。 成本效益的解决方案：无需订阅ChatGPT Plus、Claude Pro和Gemini Advanced等多个AI工具，这将显著减少您的月度订阅费用。
MemFree功能列表
多AI模型：GPT4o，O1，Claude 3.5，Gemini Pro 多搜索引擎：Google，Exa AI，Vector 多本地文件格式：Txt、PDF、Docx、PPTX、Markdown 保存搜索历史和搜索结果以及多设备同步 多语言支持：英语、中文、德语、法语、西班牙语、日语和阿拉伯语 一键Chrome书签同步和索引 分享您的搜索结果 基于上下文的连续搜索 自动决定是否搜索互联网 自托管，超快速无服务器向量数据库 全代码开源 一键部署
MemFree混合AI搜索工作流程
启动您的搜索：在搜索框中输入搜索查询，然后点击搜索按钮。 智能查询处理：MemFree 将自动决定是否根据搜索查询搜索互联网。如果问题简单，人工智能会直接给您答案。 全面的信息收集：如果问题需要更多信息，MemFree 将在互联网和您的知识库中搜索以获取信息。 基于相关性的排名：MemFree 根据搜索结果与问题的相关性自动重新排名来自知识库和互联网的搜索结果。 人工智能驱动的答案：MemFree 使用人工智能总结搜索结果，并给您提供最佳答案。
技术栈
混合AI搜索完整技术栈：https://www.memfree.me/zh/blog/hybrid-ai-search-tech-stack
一键部署
MemFree一键部署指南：https://www.memfree.me/docs/one-click-deploy-ai-search
1 使用Zeabur部署后端
https://zeabur.com/templates/CE71SC?referralCode=memfree 可以从 Upstash Redis 获取 UPSTASH_REDIS_REST_URL 和 UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN 可以使用 openssl rand -base64 32 生成一个随机字符串作为API Token
2 使用Vercel部署前端
可以从 OpenAI 获取 OPENAI_API_KEY MEMFREE_HOST 是 https://${PUBLIC_DOMAIN}.zeabur.app AUTH_SECRET 是一个随机字符串，您可以使用 openssl rand -base64 32 生成它 API_TOKEN 应与您在后端使用的相同
3 使用Fly.io一键部署MemFree向量
https://www.memfree.me/docs/deploy-memfree-fly-io
私有化安装
先决条件
1.安装Bun
curl -fsSL https://bun.sh/install | bash
2.Upstash Redis
几秒钟内创建一个兼容Redis的数据库：https://upstash.com/docs/redis/overall/getstarted
3.OpenAI API密钥
获取一个OpenAI API密钥：https://platform.openai.com
4.Serper API密钥
获取一个Serper API密钥：https://serper.dev/api-key
前端
cd frontend
bun i
cp env.example .env
bun run dev
向量服务
cd vector
bun i
bun run index.ts
扩展
cd extension
bun i
bun run build
应用场景
MemFree作为一款混合AI搜索引擎，具有多种使用场景，以下是一些主要的应用场景：
快速问答：用户可以通过MemFree快速获取问题的答案，无论是基于知识库还是互联网搜索。
内容总结：用户可以上传网页、PDF文件或文本，MemFree会提供内容的总结，帮助用户快速了解核心信息。
图像搜索与分析：用户可以上传多张图片，MemFree能够比较、总结这些图片，甚至回答有关图片内容的问题。
学术研究：研究人员可以使用MemFree来搜索学术资料，获取论文摘要，或者提出与研究主题相关的问题。
社交媒体监控：用户可以利用MemFree搜索和总结Twitter等社交媒体上的信息，以获得公众对特定话题的看法。
代码开发：开发者可以使用MemFree来解释代码、生成代码片段，或者寻求编程问题的解决方案。
知识管理：企业和个人可以使用MemFree来整理和搜索笔记、书签和文档，提高工作效率。
多语言支持：由于支持多种语言，MemFree可以帮助不同语言的用户进行搜索和获取信息。
教育辅助：学生可以使用MemFree来辅助学习，例如，总结课程资料、解答学术问题等。
市场研究：市场研究人员可以使用MemFree来分析市场趋势、消费者行为等。
新闻聚合：用户可以通过MemFree来获取和总结新闻报道，快速了解最新事件。
个人助理：MemFree可以作为个人助理，帮助用户管理日常任务，如日程安排、提醒等。
一键部署：对于技术用户，MemFree提供了一键部署的功能，方便快速搭建自己的AI搜索引擎。
自托管：对于需要私有部署的用户，MemFree支持自托管安装，保证了数据的私密性和安全性。
