Perplexica ist eine quelloffene KI-Antwortmaschine: Sie durchsucht das Netz mit der selbst gehosteten Metasuchmaschine SearxNG und lässt ein großes Sprachmodell die Treffer zu einer Antwort mit Quellen zusammenfassen. Das Modell kann über Ollama vollständig lokal laufen oder an die APIs von OpenAI, Claude, Gemini, Groq und andere angebunden werden. Suchanfragen und Verlauf bleiben so auf eigener Hardware — für datenschutzsensible und kostenbewusste Nutzer ist das der Hauptreiz. Auf GitHub hat das Projekt über 30.000 Sterne gesammelt.
Offizielle Repository-Informationen
- Plattform: GitHub
- Organisation: ItzCrazyKns
- Projektname: Perplexica
Drei Modi, Quellen selbst wählen
Perplexica bietet drei Suchmodi: Der Speed-Modus liefert schnelle Antworten für einfache Fragen, der Balanced-Modus ist für den Alltag gedacht, der Quality-Modus geht bei Recherchen tiefer. Quellen lassen sich auf das Web, Diskussionen oder akademische Inhalte begrenzen, und die Suche kann auf bestimmte Websites eingeschränkt werden. Auch Datei-Uploads mit Fragen zum Inhalt werden unterstützt. Der entscheidende Punkt: Die Quellenliste bleibt sichtbar, Antworten sind also nachprüfbar — genau hier liegt der Unterschied zu einer gewöhnlichen Chatbox.
Für wen es passt — und für wen nicht
Geeignet ist es für alle, die AI-Suche täglich nutzen und ein Abo sparen oder ihre Suchbegriffe nicht an fremde Server schicken wollen; für kleine Teams, die eine gemeinsame, selbst kontrollierte Suchoberfläche brauchen; und für Lernende, die verstehen wollen, wie eine KI-Antwortmaschine eigentlich arbeitet. Ungeeignet ist es für Nichttechniker ohne jede Bereitschaft zur Wartung, für Nutzer, die mobile Apps und Push-Funktionen erwarten, und für Teams, die Antworten mit SLA-Garantie brauchen — Community-Support ist das, was man bekommt.
Die tatsächlichen Kosten: Docker ist nur der Anfang
Die Installation läuft über Docker und ist an einem Abend erledigt. Der Daueraufwand beginnt danach. Erstens hängt die Suchqualität am bereitgestellten SearxNG: Eine schlecht konfigurierte Instanz liefert dünne oder verrauschte Treffer, und das Modell formuliert daraus entsprechend schwache Antworten. Zweitens kostet das Modell Geld oder Hardware: API-Anbindung rechnet nach Nutzung ab, lokaler Betrieb per Ollama verlangt eine brauchbare GPU und Speicher. Drittens ist die Engine- und Webseitenstruktur ein bewegliches Ziel — nach Updates können Quellen zeitweise leer laufen, und dann heißt es selbst Fehlersuche betreiben, statt ein Support-Ticket zu öffnen.
Lohnt sich der Betrieb?
Unterm Strich lohnt sich Perplexica für techniknahe Nutzer mit täglichem Suchbedarf und klaren Datenschutzgründen: Einmal aufgebaut, ersetzt es einen beachtlichen Teil der Abo-Suche. Wer nur gelegentlich recherchiert oder bei jedem Fehler fremde Hilfe braucht, fährt mit einem fertigen Dienst ehrlich besser. Kalkulieren Sie vor dem Start einen Abend fürs Aufsetzen und monatlich etwas Wartungszeit ein — wer diese Rechnung akzeptiert, bekommt eine Suchmaschine, die wirklich einem selbst gehört.
