你可能也在为某个 AI 搜索工具按月掏钱，图的无非是它给完答案还附上来源，方便回头核对。XDA 撰稿人 Anurag Singh 干脆把这套体验搬回了自己的电脑，省下的正是那笔月费。

组合其实很简单：Ollama 负责在本地跑模型，Vane 负责搜索和界面。Vane 就是原先的 Perplexica 改名而来，内部用 SearXNG 从多个搜索引擎抓结果，再把相关页面交给模型阅读，生成一段带引用的答案，每条结论都能点回原始网页核对。它还分三种模式：Speed 给快答，Balanced 多花点时间收集，Quality 会反复检索、读页、修正，慢一些，但适合一次搜不清楚的问题。

部署比想象中省事。先装好 Ollama、下载模型，Vane 本身跑在 Docker 里，官方推荐的镜像已经把 SearXNG 打包在内，不用单独配搜索引擎。容器起来后浏览器打开 localhost:3000，在初始界面连上 Ollama、选好模型即可。真正耗时的是下模型，配置本身只要几分钟；没有账号也没有订阅，搜索记录都留在本地的 Docker 卷里。

我的判断是，选模型别一味求大。检索回来的网页要占上下文，内存必须留够，一个勉强塞得下的大模型，一旦开始读好几个网页就会慢到让人想放弃，反而不如中等模型跑得顺。这意味着这套方案的门槛，比很多人想的要低。

月费省下来，数据也留在自己机器上，这笔交换你换不换？

来源：XDA Developers