【代码已开源】不到 1 美元，不租服务器部署一个垂直领域的关键词、语义混合搜索引擎

AI搜索这个话题最近相当火。前一阵子谣传OpenAI要做搜索，不过没有等到OpenAI的搜索发布，倒是等到了谷歌的AI Overview的全量上线。在这之前，OpenAI很早发布过联网对话功能，微软发布过New Bing，海外创业公司有Perplexity，国内则有秘塔、天工搜索。开源的有Lepton，独立开发者做的有ThinkAny。

作为独立开发者，同时也是前搜索算法工程师，我曾经也想过自己做一个通用AI搜索工具。不过考虑到这个赛道的大厂太多，成本也高，最终放弃。

于是我转向了垂直领域，做了一款AI工具的搜索引擎，叫AskAITools（https://askaitools.ai），目标是在“帮人找AI应用”这个垂域下，将搜索体验做到极致（关于这个产品的初衷和功能介绍，参考上一条帖子：https://www.chongbuluo.com/thread-19873-1-1.html）。

在设计这个产品时，我希望它不仅能像传统搜索那样，实现关键词匹配；还能理解搜索词的语义，实现智能搜索；最后，排序应该同时考虑到相关性和各结果的质量，让热门的应用相对排在前面。

本以为上面的需求很普通，应该有很多成熟方案实现了，但我找了很久也没找到现成可用且便宜/免费的解决方案。

最终，我在supabase提供的方案的基础上，进行了部分调整，实现了几乎零成本的搜索引擎的部署。整条链路走通的瞬间，感慨自己真是白嫖高手，稍稍得意了一分钟。

为了能让更多的人知道、使用我的产品；同时也为了让更多对搜索技术不熟悉的开发者，了解混合搜索引擎的实现方式，以及能以最低成本在自己所需领域搭建一套垂域的搜索引擎，我决定将这个项目的搜索和前端部分开源（地址：https://github.com/askaitools/askaitools-community-edition）。大家可以在这个项目基础上，灌入自己的数据，快速实现搜索功能。期待大家的Star！

我之前是算法工程师，虽然有些代码基础，但非科班出生，前后端等技术都是从头学起。整个过程都是和GPT一起协作完成的，前后耗时5个多月。在专业的开发者眼中，这份代码一定很丑，可能还有很多问题，还望大家多多包涵、多提建议和PR。

以下是这套成本不到1美元的技术方案简介：

先说整体项目架构。

- 前端：Next.js，部署在Vercel上，Hobby 套餐成本为0
- 数据库：Supabase，500M数据库存储空间，5GB带宽以内可用免费套餐
- 对象存储：Cloudflare R2，每月10GB以内免费
- CDN：Cloudflare，也是免费
- 后端：多数逻辑是客户端直接和数据库交互，不用服务端；少量服务端逻辑用的Node.js，和前端一起部署在Vercel上，不用租服务器，成本为0

然后是搜索。

- Supabase底层用的Postgresql，包括全文搜索（也就是关键词搜索）和向量数据库（也就是语义搜索）功能，需要组装开发一下，然后就能实现混合搜索。这两个功能也都免费
- 文本到语义向量的转化用的OpenAI的API，这是唯一需要付费的地方，不过也挺便宜的。具体用的text-embedding-3-small这个模型，价格是每1百万Token花费0.02美元。我上传了一万多个文档，总共也才花费了0.63美元。而且这是一次性费用，而非每个月都要花0.63美元。虽然后续用户每次搜索，也都会消耗一些费用，但几乎可以忽略不计



最后再重复一下地址：https://github.com/askaitools/askaitools-community-edition，README中有详细部署方式，欢迎大家Fork、Star、PR！希望能对大家有点帮助！

不错的思路和角度 感谢分享，