VPS 搭建 Perplexica 私有 AI 搜索引擎（2026）：SearXNG、Docker、Ollama/OpenAI 和 HTTPS 部署指南

Perplexica 不是普通搜索引擎，也不是纯聊天机器人。

它适合的是这种场景：

我会把它理解成：SearXNG 负责找资料，大模型负责读资料。

如果你只是想搜网页，SearXNG 就够了。如果你希望搜索后直接得到带来源的答案，Perplexica 才有意义。

这里也要分两种情况。

官方推荐的简单方式是 Docker。Perplexica 的 full 镜像把 SearXNG 一起打进去了，所以不需要单独部署搜索后端。

先登录 VPS：

ssh root@your_server_ip

更新系统：

apt update && apt upgrade -y

安装 Docker：

apt install -y ca-certificates curl gnupg ufw
install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.gpg
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(. /etc/os-release && echo $VERSION_CODENAME) stable" > /etc/apt/sources.list.d/docker.list
apt update
apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

确认 Docker：

docker --version
docker compose version

运行 Perplexica：

docker run -d \
  --name perplexica \
  --restart unless-stopped \
  -p 127.0.0.1:3000:3000 \
  -v perplexica-data:/home/perplexica/data \
  itzcrazykns1337/perplexica:latest

这里我故意用了：

127.0.0.1:3000:3000

意思是只允许本机访问，不直接暴露公网。后面用 Caddy 反代到 HTTPS 域名。

看容器状态：

docker ps --filter "name=perplexica"

看日志：

docker logs perplexica --tail=100

本机测试：

curl -I http://127.0.0.1:3000

如果返回 200、302 或类似响应，说明服务基本起来了。

如果你更喜欢可维护一点的方式，用 Compose。

创建目录：

mkdir -p /opt/perplexica
cd /opt/perplexica

写 docker-compose.yml：

services:
  perplexica:
    image: itzcrazykns1337/perplexica:latest
    container_name: perplexica
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "127.0.0.1:3000:3000"
    volumes:
      - perplexica-data:/home/perplexica/data

volumes:
  perplexica-data:

启动：

docker compose up -d

检查：

docker compose ps
docker logs perplexica --tail=100

这个方案适合大多数人：一个容器，内置 SearXNG，数据用 volume 持久化。

假设你准备使用：

search.example.com

DNS 添加 A 记录：

search.example.com -> your_server_ip

安装 Caddy：

apt install -y debian-keyring debian-archive-keyring apt-transport-https curl
curl -1sLf 'https://dl.cloudsmith.io/public/caddy/stable/gpg.key' | gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/caddy-stable-archive-keyring.gpg
curl -1sLf 'https://dl.cloudsmith.io/public/caddy/stable/debian.deb.txt' > /etc/apt/sources.list.d/caddy-stable.list
apt update
apt install -y caddy

编辑配置：

nano /etc/caddy/Caddyfile

写入：

search.example.com {
    reverse_proxy 127.0.0.1:3000
}

检查并重载：

caddy validate --config /etc/caddy/Caddyfile
systemctl reload caddy

现在访问：

https://search.example.com

Caddy 会自动申请和续期 HTTPS 证书。

如果你使用 Caddy 反代，只需要开放 SSH、HTTP、HTTPS：

ufw allow 22/tcp
ufw allow 80/tcp
ufw allow 443/tcp
ufw enable
ufw status

不建议把 3000 端口直接暴露公网：

ufw deny 3000/tcp

如果前面 Docker 已经绑定 127.0.0.1:3000:3000，外部本来就访问不到 3000，这样更稳。

打开网页后，先配置 AI Provider。

常见选择：

如果你只是个人自用，我建议先用 API Provider 跑通流程。等确定真的需要本地模型，再折腾 Ollama。

配置完成后，问一个简单问题测试：

最近 Docker Compose 部署自托管服务有哪些常见坑？

重点看三件事：

• 能不能返回答案
• 有没有引用来源
• 搜索结果是否和问题相关

如果没有搜索来源，只像普通聊天机器人，那就要查 SearXNG 是否正常。

如果你想接 Ollama，先在宿主机安装：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

拉一个模型：

ollama pull qwen2.5:7b

测试 Ollama：

curl http://127.0.0.1:11434/api/tags

如果 Perplexica 在 Docker 容器里，它不能用 localhost 访问宿主机的 Ollama。

Linux 上更稳的做法是 Compose 里加：

extra_hosts:
  - "host.docker.internal:host-gateway"

完整示例：

services:
  perplexica:
    image: itzcrazykns1337/perplexica:latest
    container_name: perplexica
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "127.0.0.1:3000:3000"
    extra_hosts:
      - "host.docker.internal:host-gateway"
    volumes:
      - perplexica-data:/home/perplexica/data

volumes:
  perplexica-data:

然后在网页里把 Ollama 地址填成：

http://host.docker.internal:11434

别填 http://localhost:11434。那是容器自己，不是宿主机。

单容器 full 镜像适合快速部署，但如果你想更细地控制搜索引擎，或者想让多个工具共用一个 SearXNG，就可以独立部署 SearXNG，再用 slim 版 Perplexica 连接它。

比如：

• Perplexica 用 SearXNG
• Open WebUI 也接 SearXNG 做 Web Search
• 你想单独调整搜索引擎、语言、安全搜索
• 你要控制 SearXNG 的访问策略

这时可以用 perplexica:slim-latest。

创建目录：

mkdir -p /opt/perplexica/searxng
cd /opt/perplexica

创建 SearXNG 配置：

cat > searxng/settings.yml << 'EOF'
use_default_settings: true

server:
  secret_key: "replace-with-a-long-random-secret"

search:
  formats:
    - html
    - json
EOF

注意这里的 json 很关键。Perplexica 调用 SearXNG 时需要 JSON 结果，如果没启用，经常会出现“能打开 SearXNG，但 Perplexica 没搜索结果”的情况。

写 Compose：

services:
  searxng:
    image: searxng/searxng:latest
    container_name: perplexica-searxng
    restart: unless-stopped
    volumes:
      - ./searxng:/etc/searxng
    networks:
      - perplexica-net

  perplexica:
    image: itzcrazykns1337/perplexica:slim-latest
    container_name: perplexica
    restart: unless-stopped
    environment:
      - SEARXNG_API_URL=http://searxng:8080
    ports:
      - "127.0.0.1:3000:3000"
    volumes:
      - perplexica-data:/home/perplexica/data
    depends_on:
      - searxng
    networks:
      - perplexica-net

volumes:
  perplexica-data:

networks:
  perplexica-net:

启动：

docker compose up -d

检查：

docker compose ps
docker logs perplexica-searxng --tail=80
docker logs perplexica --tail=80

测试 SearXNG JSON：

docker exec perplexica-searxng sh -c "wget -qO- 'http://127.0.0.1:8080/search?q=vps&format=json' | head"

如果这里没有 JSON 输出，先修 SearXNG，不要急着改 Perplexica。

自建 Perplexica 不等于完全匿名。

你能控制的是：

• 搜索入口在你自己的域名下
• SearXNG 不给用户画像
• 你可以选择哪些搜索后端
• 查询记录不默认交给一个 AI 搜索平台

但如果你接 OpenAI、Claude、Groq 这些云端模型，问题和搜索摘要仍然会发送给对应 API 服务商。

所以更准确的说法是：

• 用云端模型：搜索入口和搜索聚合自托管，模型处理在第三方
• 用 Ollama：搜索和模型都尽量留在自己的机器上，但 VPS 配置要更高

别把“自托管”理解成“所有数据永远不出门”。这要看你接的模型和搜索源。

Perplexica 的关键数据在 Docker volume 里。

先看 volume：

docker volume ls | grep perplexica

如果用的是命名 volume，可以这样备份：

mkdir -p /opt/backups
docker run --rm \
  -v perplexica-data:/data \
  -v /opt/backups:/backup \
  alpine \
  tar -czf /backup/perplexica-data-$(date +%F).tar.gz -C /data .

如果你用 bind mount，比如 /opt/perplexica/data，就直接打包目录：

tar -czf /opt/backups/perplexica-data-$(date +%F).tar.gz /opt/perplexica

然后同步到对象存储：

rclone copy /opt/backups/perplexica-data-$(date +%F).tar.gz r2:backup-bucket/perplexica/

至少备份：

• Perplexica 数据 volume
• Compose 文件
• SearXNG settings.yml
• Caddyfile
• 你用到的环境变量和模型配置说明

单容器方式：

docker pull itzcrazykns1337/perplexica:latest
docker stop perplexica
docker rm perplexica
docker run -d \
  --name perplexica \
  --restart unless-stopped \
  -p 127.0.0.1:3000:3000 \
  -v perplexica-data:/home/perplexica/data \
  itzcrazykns1337/perplexica:latest

Compose 方式：

cd /opt/perplexica
docker compose pull
docker compose up -d

升级前先备份。升级后检查：

docker compose ps
docker logs perplexica --tail=100
curl -I http://127.0.0.1:3000

然后在网页里实际搜一个问题，确认搜索、引用和模型回答都正常。

这几个工具容易混。

我的建议：

• 只想搜网页：SearXNG
• 想要“搜索 + AI 总结 + 引用”：Perplexica
• 想和模型聊天：Open WebUI
• 想问自己的文档：AnythingLLM
• 想做 AI 应用给别人用：Dify

不要把所有工具都装一遍。先从你的核心需求选一个。

如果是我自己用，我会这样做：

• VPS：2 核 4GB 起步
• 部署：Perplexica full 镜像先跑通
• 域名：Caddy 反代 HTTPS
• 端口：只开放 80/443，不开放 3000
• 模型：先接 OpenRouter 或 OpenAI，确认体验
• 后续：如果经常用，再考虑独立 SearXNG
• 隐私要求高：再接 Ollama，但机器要升级

Perplexica 最大的价值不是“又装了一个 AI 工具”，而是把搜索结果变成可以追溯来源的答案。对做技术调研、SEO、竞品分析、运维排障的人来说，这比普通搜索更省时间。

但它也不是万能的。搜索源质量差、模型乱总结、引用不准，这些都可能发生。真正长期好用的前提，是你愿意维护 SearXNG、模型配置、反代和备份，而不是装完就不管。