家庭洗衣房中的DIY搜索引擎：复刻谷歌的迷你奇迹

你是否曾想过，仅凭一堆淘汰的服务器零件，就能在自家角落打造一个功能媲美谷歌的迷你搜索系统？这听起来像是天方夜谭，但在2025年，开发者Ryan Pearce将其变为了现实。

故事的主角Ryan Pearce，没有依赖巨头公司或巨额资金，而是走上了一条“低配复刻”之路。他仅用淘来的二手硬件、一颗不到200美元的CPU，以及AI技术的加持，就在家庭洗衣房里搭建起了一个“迷你谷歌”。

凭借这些有限资源，Ryan Pearce成功推出了两个搜索引擎：

● Searcha Page —— 一个常规版搜索引擎（https://searcha.page/）；

● Seek Ninja —— 更注重隐私保护，承诺不收集用户数据（https://seek.ninja/）。

这意味着，当用户在这些页面输入搜索请求时，背后的服务器正运行在Ryan Pearce家的洗衣机和烘干机旁，诠释着家庭DIY的无限可能。

复刻谷歌的“来时路”：从校园宿舍到家庭洗衣房

回溯近30年前，谷歌搜索的起点同样朴素。它的第一台实验服务器仅40GB容量，运行于斯坦福大学宿舍，机箱甚至用大号乐高积木拼成。后来在IBM和Intel的捐助下，才升级为小型机架。

如今，谷歌搜索已庞大到遍布全球数据中心，但通过巧妙的资源调度和坚韧毅力，任何人都可以在类似“谷歌初代服务器”规模的机器上，复刻出相当现代的搜索体验——甚至将其安置在家庭洗衣房。

Ryan Pearce幽默地表示：

“现在，我洗衣房里的存储容量，竟然超过了2000年的谷歌。这想想就令人难以置信。”

从某种意义上说，他正在重走谷歌的历史路径，只不过场景从校园宿舍迁移到了家庭洗衣房。

自制搜索引擎：抛弃云计算，依赖二手服务器拼凑

与主流云计算项目不同，Ryan Pearce的搜索引擎几乎完全采用自托管方案：

● 上层主机：由旧服务器零件拼装而成，配备了简易风道散热系统。

● 下层电脑：为整个系统提供额外的计算支撑。

起初，这台设备放置在卧室，但因噪音和发热问题影响睡眠，在妻子的建议下，Ryan Pearce将其移至洗衣房，并通过穿墙网线连接。尽管热量问题未完全解决，但至少不再干扰日常生活：“只要不长时间关门，温度还算可控。”

这台洗衣房搜索引擎的性能如何？据Ryan Pearce介绍，早期搜索结果偶有延迟，但近期已显著优化，整体表现令人满意，结果质量甚至超预期——其背后支撑着一个高达20亿条文档的数据库。他计划在半年内扩展到40亿条。作为对比，1998年谷歌的数据库仅含2400万条网页，而2020年已增至4000亿条。虽然20亿对谷歌而言是“九牛一毛”，但对个人开发者来说，已是惊人成就。

核心秘密：AI赋能传统搜索技术

能将“废旧服务器”提升至此规模，Ryan Pearce的关键在于大语言模型（LLM）的应用。

“我本质上仍在做传统搜索，类似谷歌20年前的方式。但我加入了一点‘调味料’——用AI进行关键词扩展和上下文理解。这其实是搜索中最具挑战的部分。”

因此，尽管Searcha Page和Seek Ninja界面极简，背后却离不开AI的助力。

许多人可能声称“只想要无AI的搜索”，但AI早已深度融入现代搜索引擎。例如，反向图片搜索依赖AI实现；谷歌早在十年前就推出RankBrain，用机器学习优化结果；微软也在2019年透露，Bing 90%的搜索结果基于机器学习。因此，当人们抱怨AI让搜索变差时，往往忽略了AI已是搜索引擎的DNA。Ryan Pearce的案例证明，即使个人开发者也能利用AI构建和扩展自己的搜索系统。

二手硬件+顶级CPU：DIY成本大幅降低

Ryan Pearce搜索引擎的核心是一颗32核AMD EPYC 7532 CPU：

● 2020年发布时，售价超过3000美元；

● 如今，在eBay上不到200美元即可购得。

为了进一步节省成本，Ryan Pearce甚至选择了“质检测试版”芯片。他补充说，同价位本可买到线程数翻倍的CPU，但因发热量过大不适合家庭环境而放弃。

此外，他还低价收购了大量性能强劲的二手服务器硬件：企业通常每三年更换设备，淘汰的旧硬件在市场上大幅贬值，但性能依然强悍。只要能接受较高能耗，就能以极低成本获得巨大算力。Ryan Pearce抓住这一点，用“白菜价”旧设备拼凑出能运行现代搜索引擎的系统，其性能甚至优于谷歌早期服务器。据了解，整套系统成本约5000美元，其中3000美元用于存储（半TB内存仍较昂贵），但这在DIY领域已属顶级配置。

借助LLM“补课”：从快速原型到持续迭代优化

值得注意的是，Ryan Pearce并非唯一的DIY搜索引擎开发者。例如，另一位极客Wilson Lin选择了截然不同的路线：其系统依赖至少9种云服务，并开发了新的数据解析技术，大幅降低了运行成本。他解释说，这比使用AWS更经济，使其“能在合理预算内推进项目”。

这两条看似迥异的路线能取得如今规模，均得益于一个关键因素：AI。尽管有人抱怨AI降低了搜索质量，但正是AI让个人开发者有机会接近“谷歌级别”的体验。围绕AI的最大争议之一是搜索引擎是否过度强调它——例如，结果页面常试图“解释”搜索内容，有人赞赏其省时，有人则反感。然而，对资源有限的个人开发者而言，LLM是快速构建和扩展数据集的必备工具。

以Ryan Pearce为例，他拥有企业软件和游戏开发背景，不排斥在编程中引入AI。当前其搜索引擎代码量超过15万行，加上迭代，实际编写量接近50万行。他利用AI的方式是：先用LLM托管某些功能，再逐步替换为传统实现——这使他能快速搭建复杂系统，然后迭代打磨。

Wilson Lin也评价道：“LLM确实降低了门槛。如今，挑战谷歌的主要障碍并非技术，而是市场。”

“我不会让它永远呆在洗衣房”

然而，LLM的复杂度仍超出了洗衣房服务器的承载能力。因此，Ryan Pearce将Searcha Page和Seek Ninja接入SambaNova提供的Llama 3推理服务，以低成本获得快速AI能力。此外，他还受益于Common Crawl——一个开放的网页数据仓库，这也是大模型的重要训练来源。在项目开发中，他甚至因频繁抓取一度被Common Crawl封禁。

Ryan Pearce感慨道：“我衷心感谢他们，希望未来能有所回馈。等项目壮大，我一定会减少依赖。”

当然，并非所有尝试都成功。Ryan Pearce透露，最初他想用向量数据库实现搜索，但失败了：“它确实能搜，但结果太‘艺术化’，类似LLM的幻觉问题。”

截至目前，Ryan Pearce的搜索引擎吸引了广泛关注。例如，一位中国用户联系他，希望获得能接入自有LLM代理的“无审查搜索”。但Ryan Pearce坦言，暂难支持中文，因为这需要重建数据集，成本过高。

展望未来，Ryan Pearce计划将服务器迁出家庭，可能选择托管机房或联合数据中心。为此，他已开始尝试轻量广告变现方式：“等流量增长，我会将其迁至托管环境，不会让它永远呆在洗衣房。”

参考链接

https://www.fastcompany.com/91396271/searcha-page-seekninja-diy-search-engines