DiscovAI search

discovai

AI 도구를위한 AI 기반 검색 엔진 또는 자체 데이터.

discovai-demo.mp4

질문이 있으시면 Twitter에서 저에게 연락하거나 문제를 만들어 주시기 바랍니다.

라이브 데모

discovai.io (서명 또는 신용 카드없이 무료로 사용)

개요

• ? 특징
• ? 기술 스택
• QuickStart
• 배포

? 특징

• 벡터 기반 검색 : AI 제품 데이터베이스에서 정확한 유사성 일치하기 위해 사용자 쿼리를 벡터로 변환합니다.

• Redis 기반 캐싱 : Redis에 캐시 검색 결과 및 출력을 사용하여 반복 쿼리에 대한 응답 시간이 크게 향상됩니다.

• 포괄적 인 AI 데이터베이스 : 다양한 범주 및 산업에서 최신 AI 제품 수집을 유지합니다.

• LLM 기반 응답 : 큰 언어 모델을 활용하여 검색 결과를 기반으로 상세하고 컨텍스트 인식 답변을 제공합니다.

• 사용자 친화적 인 인터페이스 : 손쉬운 탐색 및 효율적인 AI 제품 발견을위한 직관적 인 설계를 제공합니다.

? 스택

• 앱 프레임 워크 : Next.js
• 텍스트 스트리밍 : Vercel AI SDK
• LLM 모델 : GPT-4O-MINI
• 데이터베이스 : supabase
• 벡터 : pgvector
• 임베딩 모델 : Jina AI
• Redis Cache : Upstash
• 구성 요소 라이브러리 : Shadcn/UI
• 헤드리스 구성 요소 프리미티브 : Radix UI
• 스타일링 : Tailwind CSS

QuickStart

1. 클론 레포

다음 명령을 실행하여 리포트를 복제하십시오.

 git clone https://github.com/DiscovAI/DiscovAI-search

2. 종속성을 설치하십시오

 cd discovai-search
pnpm i

3. Supabase 설정

Supabase 프로젝트를 작성한 다음 SQL 편집기에서 SRC/DB/Init.SQL을 실행하여 데이터베이스를 설정하십시오.

4. USPASH 설정

아래 가이드를 따라 Opdsash Redis를 설정하십시오. 데이터베이스를 작성하고 UPSTASH_REDIS_REST_URL 및 UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN 을 얻으십시오. 진행 방법에 대한 지침은 USPASH 안내서를 참조하십시오.

4. 비밀을 채우십시오

 cp .env.local.example .env.local

.env.local 파일은 다음과 같습니다.

 # Required

# for match documents
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL=
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY=

# for embedding query, retrieved here: https://jina.ai/embeddings/
JINA_API_KEY=

# for llm output, retrieved here: https://platform.openai.com/api-keys
OPENAI_API_KEY=
OPENAI_API_URL=

# for llm cache and serach cache
UPSTASH_REDIS_REST_URL=
UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN=

5. 로컬로 앱을 실행하십시오

 pnpm dev

이제 http : // localhost : 3000을 방문 할 수 있습니다.

배포

Vercel, Zeabur, CloudFlare 페이지와 같은 모든 SaaS 플랫폼에 배포 할 수 있습니다.

? 역사