Searcha Page 

你可能从未想过，一台搜索引擎会运行在洗衣房里，伴随着洗衣机的转动提供搜索结果。但这正是开发者 Ryan Pearce 正在做的事情——他没有选择云平台或数据中心，而是用两台二手服务器，在自家实用室中构建了一个能与 Google 竞争的自托管搜索引擎：Searcha Page 和其隐私导向版本 Seek Ninja。

这个项目不仅是技术实验，更是一次对现代搜索引擎架构的重新思考。

从零开始：为什么造一个自己的搜索引擎？

Ryan Pearce 曾在企业和游戏开发领域工作，出于好奇——“如果我想自己做一个搜索引擎，需要什么？”——他开始了这项工程。据《Fast Company》报道，他的目标不是复制 Google，而是探索在有限资源下，能否通过更智能的设计实现高质量的搜索体验。

如今，他的搜索引擎已爬取并索引了超过 20 亿个网页。虽然这还不到 Google 超过 4000 亿页面索引的 0.5%，但考虑到这是一个人独立维护的系统，这一规模已相当可观。他预计在未来六个月内将索引量翻倍。

硬件配置：用五年老芯片挑战科技巨头

与多数自托管项目使用树莓派或低功耗迷你主机不同，Pearce 选择了性能更强的路线：

• CPU：二手 AMD EPYC 7532（32 核 64 线程），2020 年发布时属于顶级工作站处理器；
• 成本：每块芯片不到 200 美元，性价比极高；
• 部署位置：最初放在卧室，因散热问题被迫迁至洗衣房。

由于该处理器功耗较高，长时间运行会产生大量热量。他曾尝试用风扇降温，但最终不得不在墙上钻孔布设网线，并加装临时通风口，以确保设备不会过热。

“热量不算灾难性的，但如果门关太久，就会成问题。” Pearce 坦言。

尽管有更新、线程更多的 CPU 可选，但他权衡后认为那会带来更大的散热和电力负担，反而不利于长期稳定运行。

技术核心：AI 的另类用法

Searcha Page 并不像 Bing 或 Google 那样依赖大型语言模型（LLM）来生成摘要或回答问题。它的“AI”体现在后台的机器学习算法上，主要用于：

• 查询扩展：自动识别用户输入关键词的同义词、相关术语；
• 上下文理解：分析搜索意图，提升结果的相关性；
• 排序优化：基于语义相似度而非单纯链接权重排列结果。

这种轻量级 AI 方法让他能在远少于 Google 的计算资源下，仍提供准确且有意义的结果。

更重要的是，Pearce 正在逐步减少系统对 LLM 的依赖。他已经编写了约 15 万行生产代码，但经历了超过 50 万行代码的迭代，大部分修改都是为了剥离不必要的 AI 组件，转而建立可预测、可调试的核心模块。

他的理念很明确：先用 AI 辅助构建复杂逻辑，再将其替换为确定性规则，从而获得一个高效、可控的系统。

使用方式：你可以亲自试用

Searcha Page 和 Seek Ninja 目前均已上线，公众可以免费访问：

• Searcha Page：注重功能性和结果质量；
• Seek Ninja：强调隐私保护，不追踪用户行为，适合对数据敏感的查询。

两者都支持常规网页搜索，界面简洁，响应迅速。虽然在覆盖范围和速度上尚无法与 Google 全面对抗，但对于特定场景下的精准检索，表现令人印象深刻。

未来规划：走出洗衣房

随着索引增长和流量上升，Pearce 意识到家庭环境终将遇到瓶颈。他正考虑将服务器迁移到本地小型数据中心，以便更好地管理电力、散热和网络连接。

不过，他明确表示不喜欢主流云服务（如 AWS、Google Cloud），因为缺乏物理访问权限。“我希望能在需要时走进去，插拔线缆、检查硬件。”他说。

目前，他正通过附属广告收入为迁移计划积累资金，目标是实现完全自主运营。