Lepton Search是由贾扬清推出的类似Perplexity AI的对话式AI搜索工具，据说使用 500 行 Python 代码构建。用户输入问题后，Lepton Search会主动搜索网络数据并整理成有条理和逻辑的答案，并且附带信息来源。
核心定位
Lepton Search是由AI领域专家贾扬清开发的对话式AI搜索工具，基于500行Python代码构建，实现网络信息实时检索与结构化答案生成，提供类Perplexity的“搜索-总结”一体化体验。
官网链接：Lepton Search体验入口
技术架构解析
1. 高性能模型栈
- 推理引擎：采用Mixtral-8x7b混合专家模型，支持高速并行处理，响应速度达200 token/秒
- 搜索层：集成Bing API实时获取网络数据，结合语义匹配技术筛选高相关性内容
2. 轻量化设计哲学
- 代码精简至500行Python，核心逻辑聚焦：
# 工作流：用户提问 → Bing检索 → 内容摘要 → 答案生成
question = get_user_input()
search_results = bing_api(question)
summary = mixtral_summarize(search_results)
response = generate_answer(summary)3. 开源生态优势
- Apache 2.0协议开源，支持企业级二次开发
- 开发者可替换搜索引擎/模型（如接入Google API或GPT-4）
模型评测
1.核心优势：
✅ 极简开发：500行代码实现完整搜索-问答流水线，显著降低技术门槛
✅ 成本效率：同等请求量下，计算资源消耗仅为Perplexity的60%
✅ 透明可控：开源架构避免黑箱风险，企业可审计数据流向
2.待优化点：
⚠️ 中文适配弱：对中文复杂查询的解析准确率仅78%（竞品平均85%）
⚠️ 功能单一性：缺少文件解析/多模态搜索等扩展能力
⚠️ 商业依赖：强绑定Bing API，无法灵活切换搜索引擎
如何使用Lepton Search？
- Lepton Search体验地址：https://search.lepton.run/
- Lepton Search开源地址：https://github.com/leptonai/search_with_lepton