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详细介绍：
MemFree.me
混合AI搜索引擎完整攻略指南
AI搜索引擎
开源项目
混合AI
产品概述
什么是 MemFree？
MemFree 是一款混合AI搜索引擎，能够同时在您的个人知识库（书签、笔记、文档等）和整个互联网中进行搜索，为您提供准确、及时的答案。
除了搜索功能，MemFree 还是一个强大的AI页面生成器，使用 Claude 3.5 Sonnet 和 React + Tailwind + Shadcn UI 技术栈，能在几秒钟内生成生产就绪的UI页面。
核心价值
- 高效知识管理，无需手动整理
- AI智能摘要，节省大量时间
- 成本效益，减少多平台订阅费用
- 100倍速度提升UI页面创建
项目特色
开源项目
完全开源，支持自部署和定制化
多模型支持
集成 GPT-4o, O1, Claude 3.5, Gemini Pro
混合搜索
同时搜索知识库和互联网内容
多模态支持
支持文本、图像、文件、网页搜索
MemFree 工作流程
1
输入查询
2
智能判断
3
信息收集
4
相关性排序
5
AI生成答案
核心功能特性
混合AI搜索
- 多AI模型集成
- 多搜索引擎支持
- 知识库+互联网搜索
- 智能查询处理
多模态支持
- 文本搜索和问答
- 图像比较分析
- 文件内容搜索
- 网页摘要提取
多格式输出
- 文本回答
- 思维导图
- 图像生成
- 视频摘要
文件兼容性
- PDF 文档
- Word 文档
- PowerPoint 演示
- Markdown 文件
跨设备同步
- 搜索历史同步
- 知识库同步
- 多设备访问
- 云端存储
AI页面生成
- 实时UI预览
- 代码编辑器集成
- 响应式设计
- 一键发布
支持的AI模型和搜索引擎
AI模型
GPT-4o
O1
Claude 3.5
Gemini Pro
搜索引擎
Google
Exa AI
Vector
本地知识库
技术架构
技术栈组成
前端技术
React
Next.js
Tailwind CSS
Shadcn UI
后端技术
Node.js
Bun
Vector Search
Redis
AI集成
OpenAI API
Claude API
Gemini API
LangChain
架构特点
微服务架构
前端和后端分离，向量服务独立部署
云原生设计
支持容器化部署，易于扩展和维护
向量化搜索
基于向量嵌入的语义搜索技术
API优先
RESTful API设计，支持第三方集成
混合搜索工作原理
知识库搜索
在用户的个人知识库中进行向量化搜索，包括书签、笔记、文档等
互联网搜索
通过Google、Exa等搜索引擎获取最新的网络信息
AI智能合成
使用大语言模型分析和综合所有搜索结果，生成准确答案
使用教程
基础使用指南
快速开始
1
访问官网
打开 https://www.memfree.me
2
注册账号
使用邮箱或第三方账号注册
3
开始搜索
在搜索框中输入您的问题
4
查看结果
获得AI生成的综合答案
搜索技巧
- 使用自然语言提问，无需特殊语法
- 可以上传图片进行多模态搜索
- 支持连续对话，保持上下文
- 可以指定输出格式（文本、思维导图等）
搜索示例
文本搜索
"什么是人工智能的最新发展趋势？"
多模态搜索
"这张图片中的建筑是什么风格？" + 图片上传
代码问题
"如何用Python实现一个简单的Web爬虫？"
学术搜索
"机器学习在医疗诊断中的应用研究"
知识库管理
内容上传
支持的文件格式
PDF
DOCX
PPTX
TXT
MD
上传方式
- 直接拖拽文件到界面
- 输入网页URL自动抓取
- 通过浏览器扩展同步书签
管理功能
组织管理
- 自动标签分类
- 智能内容索引
- 内容删除和更新
隐私控制
- 本地加密存储
- 私有知识库
- 选择性分享
AI页面生成器使用
PageGen功能
生成方式
- 文本描述生成
- 图片参考生成
- 文件内容转换
- 代码编辑优化
特色功能
- 实时预览
- 响应式设计
- 暗色模式支持
- 一键发布
部署指南
一键部署选项
Vercel
适合前端部署，支持静态网站和Serverless函数
git clone + vercel deploy
Railway
全栈部署，包含数据库和后端服务
一键部署模板
Fly.io
轻量级容器部署，支持全球边缘计算
flyctl deploy
本地自部署
预备条件
系统要求
- Node.js 18+
- Bun 运行时
- Redis 数据库
- Docker (可选)
API密钥
- OpenAI API Key
- Serper API Key
- Upstash Redis URL
- Auth Secret
安装步骤
1. 安装 Bun
curl -fsSL https://bun.sh/install | bash
2. 克隆代码仓库
git clone https://github.com/memfreeme/memfree.git
cd memfree
3. 安装前端依赖
cd frontend
bun install
cp env-example .env
# 编辑 .env 文件，添加您的API密钥
bun run dev
4. 启动向量服务
cd ../vector
bun install
cp env-example .env
# 编辑 .env 文件，添加API密钥
bun run index.ts
环境变量配置
# .env 文件示例
UPSTASH_REDIS_REST_URL=your_redis_url
UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN=your_redis_token
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
SERPER_API_KEY=your_serper_api_key
AUTH_SECRET=your_auth_secret
MEMFREE_HOST=http://localhost:3000
Docker 部署
容器化部署
创建 Docker Compose 文件
version: '3.8'
services:
memfree-frontend:
build: ./frontend
ports:
- "3000:3000"
environment:
- NEXT_PUBLIC_API_URL=http://memfree-backend:8000
depends_on:
- memfree-backend
memfree-backend:
build: ./vector
ports:
- "8000:8000"
environment:
- REDIS_URL=${UPSTASH_REDIS_REST_URL}
- OPENAI_API_KEY=${OPENAI_API_KEY}
depends_on:
- redis
redis:
image: redis:alpine
ports:
- "6379:6379"
启动服务
docker-compose up -d
浏览器扩展使用
扩展功能介绍
一键书签同步
自动同步浏览器书签到MemFree知识库，支持智能索引和搜索
网页内容索引
一键索引当前网页内容，将其添加到个人知识库中
快速搜索
在任何网页上快速调用MemFree搜索功能
自动同步
实时同步浏览数据，保持知识库更新
安装和配置
安装步骤
- 1. 访问 Chrome Web Store 或 Firefox Add-ons
- 2. 搜索 "MemFree" 扩展
- 3. 点击"添加到浏览器"
- 4. 授权必要权限
- 5. 登录您的MemFree账号
权限说明
- 读取浏览器书签
- 访问当前网页内容
- 与MemFree服务器通信
- 显示通知消息
使用技巧
书签管理
- 定期整理书签，删除无用链接
- 使用有意义的书签名称
- 创建书签文件夹进行分类
内容索引
- 选择高质量、有价值的页面进行索引
- 避免索引过多类似内容
- 定期清理过时的索引内容
API集成指南
API概述
MemFree 提供了强大的RESTful API，允许开发者将混合AI搜索功能集成到自己的应用程序中。API支持所有核心功能，包括搜索、知识库管理和结果获取。
搜索API
执行混合AI搜索，获取智能答案
知识库API
管理个人知识库内容和索引
历史API
查询和管理搜索历史记录
身份认证
API密钥获取
- 1. 登录MemFree官网（
https://www.memfree.me） - 2. 进入账户设置页面
- 3. 在"API访问"部分生成新的API密钥
- 4. 复制并保存密钥到安全位置
请求头设置
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json
API使用示例
搜索API
基础搜索请求
POST /api/search
{
"query": "什么是人工智能？",
"include_web": true,
"include_knowledge_base": true,
"response_format": "text"
}
多模态搜索
POST /api/search
{
"query": "解释这张图片中的内容",
"images": ["data:image/jpeg;base64,..."],
"response_format": "markdown"
}
响应示例
{
"success": true,
"answer": "人工智能是计算机科学的一个分支...",
"sources": [
{
"title": "AI入门指南",
"url": "https://example.com/ai-guide",
"relevance": 0.95
}
],
"search_time": 2.3,
"query_id": "search_123456"
}
知识库API
上传文档
POST /api/knowledge-base/upload
{
"title": "项目文档",
"content": "文档内容...",
"type": "document",
"tags": ["项目", "技术文档"]
}
查询知识库
GET /api/knowledge-base/items?tag=项目&limit=10
Python SDK示例
import requests
class MemFreeClient:
def __init__(self, api_key):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.memfree.me"
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
def search(self, query, include_web=True, include_kb=True):
payload = {
"query": query,
"include_web": include_web,
"include_knowledge_base": include_kb
}
response = requests.post(
f"{self.base_url}/api/search",
json=payload,
headers=self.headers
)
return response.json()
# 使用示例
client = MemFreeClient("your_api_key")
result = client.search("如何使用MemFree API？")
print(result["answer"])
使用限制
请求频率限制
- 免费用户：100次/小时
- 付费用户：1000次/小时
- 企业用户：自定义限制
