La ricerca sul web basata sull’intelligenza artificiale non passa necessariamente da servizi come Perplexity. Vane è un motore di risposta open source e self-hostable che prova a offrire un’esperienza molto simile, con una differenza importante: può essere installato sul proprio computer e lascia all’utente un controllo decisamente maggiore sui modelli AI utilizzati.
Il progetto, precedentemente conosciuto come Perplexica, combina ricerca sul web e modelli linguistici per produrre risposte accompagnate dalle relative fonti. L’obiettivo è quello ormai familiare dei cosiddetti answer engine: invece di mostrare soltanto una pagina di risultati, il sistema cerca le informazioni, le analizza e costruisce direttamente una risposta.
La peculiarità di Vane è però la sua natura aperta. È possibile eseguirlo in locale, collegarlo a differenti fornitori di modelli AI e persino utilizzare modelli installati sul proprio computer, riducendo la dipendenza dai servizi cloud.
Come funziona Vane e cosa cambia rispetto a Perplexity
Quando riceve una domanda, Vane analizza inizialmente la richiesta per stabilire come affrontarla. Se sono necessarie informazioni aggiornate dal web, il sistema utilizza SearXNG, un metasearch engine open source che raccoglie risultati provenienti da diversi motori di ricerca.
Le informazioni recuperate vengono quindi elaborate dal modello AI configurato dall’utente, che genera una risposta includendo i riferimenti alle fonti utilizzate. Questo consente di risalire ai siti originali e verificare le informazioni, invece di affidarsi esclusivamente al testo prodotto dall’intelligenza artificiale.
Vane può inoltre affrontare richieste più articolate attraverso una modalità di ricerca approfondita. In questo caso il sistema suddivide il problema in più passaggi, effettua diverse ricerche e utilizza progressivamente i risultati ottenuti per decidere quali aspetti approfondire.
Il principio è quindi vicino a quello utilizzato da Perplexity, ma l’infrastruttura è differente. Vane si appoggia a SearXNG per recuperare i risultati, mentre Perplexity utilizza una propria infrastruttura di ricerca.
Si può scegliere quale modello AI utilizzare
Uno degli aspetti più interessanti di Vane riguarda la libertà nella scelta del modello linguistico.
Il software supporta servizi di diversi provider, tra cui OpenAI, Anthropic, Google e Groq, che possono essere collegati utilizzando le rispettive API. In alternativa è possibile affidarsi a Ollama per eseguire modelli direttamente in locale.
Questo approccio permette, ad esempio, di costruire un motore di ricerca AI che interroga il web tramite SearXNG ma genera le risposte utilizzando un modello eseguito sulla propria macchina.
Non significa necessariamente utilizzare gratuitamente qualsiasi modello. Le API commerciali continuano ad avere i relativi costi di utilizzo, ma viene meno l’obbligo di sottoscrivere un abbonamento mensile a un singolo servizio. Per chi effettua poche ricerche avanzate può essere un approccio interessante; un utilizzo molto intenso potrebbe invece rendere più conveniente una tariffa mensile tradizionale.
Sono presenti anche tre modalità di ricerca, Speed, Balanced e Quality, pensate per regolare il livello di approfondimento. È inoltre possibile indirizzare le ricerche verso web, discussioni o pubblicazioni accademiche, oltre a effettuare ricerche di immagini e video.
La ricerca approfondita è uno dei punti di forza
Nei test descritti dalla fonte, Vane si è dimostrato particolarmente interessante con le domande tecniche più complesse.
Di fronte a una richiesta riguardante il collegamento di un vecchio Kinect per Xbox 360 a un MacBook con Apple Silicon, per esempio, il sistema ha effettuato numerose ricerche, esaminando separatamente modelli di Kinect, requisiti di alimentazione, compatibilità USB, driver disponibili e supporto sui Mac più recenti.
La modalità di ricerca non si limita quindi necessariamente a recuperare molti risultati contemporaneamente. Vane può utilizzare le informazioni trovate in una fase per stabilire cosa cercare successivamente, costruendo progressivamente la risposta.
Il numero di fonti, tuttavia, non garantisce automaticamente un risultato migliore. Nel confronto riportato dalla fonte, Perplexity è riuscito in alcuni casi a fornire indicazioni più pratiche pur consultando un insieme differente di informazioni. In particolare, aveva individuato la possibilità di installare libfreenect tramite Homebrew e un progetto specifico per utilizzare Kinect con TouchDesigner sui Mac Apple Silicon, dettagli che Vane non aveva recuperato.
Anche nelle ricerche più semplici sono emersi alcuni limiti: alla richiesta di individuare tre articoli recenti di una pubblicazione, il software non era riuscito a verificare correttamente tutte le date e aveva proposto anche pagine che non corrispondevano a veri articoli recenti.
Il vero limite è l’installazione
La maggiore libertà offerta da Vane ha un prezzo: la configurazione è decisamente meno immediata rispetto a un servizio online pronto all’uso.
Essendo un’applicazione self-hosted, richiede una certa familiarità con strumenti come Docker e con la gestione dei servizi collegati. Anche SearXNG può richiedere interventi aggiuntivi nel caso in cui alcuni motori di ricerca blocchino le richieste o restituiscano errori.
Nell’esperienza descritta dalla fonte, proprio SearXNG aveva inizialmente smesso di fornire risultati utili, rendendo necessaria l’installazione separata di una versione più recente. A questo si erano aggiunti problemi di rete e configurazione del sistema.
È quindi una soluzione profondamente diversa dal modello di Perplexity, dove basta aprire un sito e iniziare una ricerca. Vane punta soprattutto sugli utenti che vogliono controllo, possibilità di personalizzazione e self-hosting, accettando però una maggiore complessità nella configurazione e nella manutenzione del servizio.
