北京
我在Proxmox容器里敲下一行命令，不到幾分鐘，一個叫SearXNG的服務就跑了起來。從此，我的本地Ollama模型終于能搜網頁了，還不用給第三方交一分錢。
SearXNG是一個開源的元搜索引擎。和普通搜索引擎自己爬網頁索引不同，它只是個中間人——把你的搜索請求交給谷歌、必應、DuckDuckGo、維基百科甚至Reddit，然后把結果聚合起來給你。全程不追蹤、不畫像，還能并行請求多個引擎，速度挺快。
不過它自己并不會“動腦子”。你沒法直接問它“哪些演員同時演過《星球大戰》和《指環王》”——它只會返回一堆標題、摘要和鏈接。市面上也有像Perplexica這樣的工具能做這種分析，但對于我那臺迷你PC來說，它們太吃資源了。
好在搭建SearXNG簡單得離譜。我的Ollama本身就跑在Proxmox的一個容器里，再新建一個容器運行SearXNG，抄來社區腳本一行命令就搞定：bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/community-scripts/ProxmoxVE/main/ct/searxng.sh)"
幾分鐘后服務就起來了。唯一需要留意的，是它的JSON輸出可能默認關閉，而本地模型正是要靠JSON格式來解析搜索結果。你或許得在settings.yml的搜索部分加上：
search: safe_search: 0 autocomplete: "" formats: - html - json
不過我的情況是，Proxmox腳本已經貼心地把JSON打開了，什么也不用改。如果你用的是其他方式，記得檢查一下。
SearXNG只能找結果，分析活兒還得交給本地大模型。我把搜索結果喂給本地模型，讓它總結、提煉，干得還不錯。但模型的選擇可馬虎不得。有次我用了Qwen3-4模型，發現效果不太對勁。
更要命的是，如果你用的是主打推理的模型，它可能會“用力過猛”，把簡單的搜索結果摘要搞得七拐八繞。所以得挑個合適的模型，既能讀懂JSON，又不會在摘要上過度發揮。
總之，有了SearXNG這個免費中介，我的本地大模型終于打破了“信息孤島”，而且數據全程留在本地，沒喂給任何云服務。這大概就是白嫖的快樂吧。
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