TL;DR

Vane là một AI answering engine mã nguồn mở, chạy hoàn toàn trên phần cứng của bạn. Nó ghép kết quả tìm kiếm web với một LLM bất kỳ - chạy local qua Ollama hoặc gọi cloud qua OpenAI, Claude, Gemini, Groq - rồi trả lời kèm trích dẫn nguồn, trong khi mọi truy vấn vẫn nằm trong hạ tầng riêng của bạn. Đây chính là dự án trước đây tên Perplexica, được đổi tên thành Vane vào tháng 3/2026. Repo hiện có khoảng 34.7k sao GitHub, 3.8k fork, license MIT.

Vane - AI answering engine tu host
Vane gói frontend, API backend và SearxNG vào một image Docker duy nhất.

Vấn đề Vane giải quyết

Các công cụ AI search phổ biến như Perplexity AI đều là dịch vụ cloud: câu hỏi của bạn đi qua server của họ, được log lại và bạn không kiểm soát được. Kagi thì chất lượng tốt nhưng là dịch vụ trả phí. Với người quan tâm tới quyền riêng tư, hoặc developer muốn tự vận hành công cụ trên server nhà, đó là một đánh đổi khó chịu.

Vane đặt cược vào hướng ngược lại: self-hosted hoàn toàn. Bạn cài trên máy của mình, kết nối tới LLM mình chọn, và không một bên thứ ba nào nhìn thấy truy vấn. Nếu dùng LLM local qua Ollama hay LM Studio, toàn bộ chuỗi xử lý gần như không rời khỏi mạng nội bộ.

Cách Vane hoạt động

Lõi của Vane là sự kết hợp giữa một metasearch engine và một LLM. Khi bạn đặt câu hỏi, Vane dùng SearxNG - một metasearch engine truy cập hơn 70 nguồn tìm kiếm - để thu thập kết quả, sau đó đưa ngữ cảnh đó cho LLM tổng hợp thành câu trả lời có trích dẫn.

Kien truc Vane: SearxNG va local/cloud LLM
Vane đứng giữa, nối tới SearxNG cùng các provider LLM local và cloud.

Về stack kỹ thuật, Vane viết gần như toàn bộ bằng TypeScript (khoảng 98.8%), dựng trên Next.js, dùng Drizzle ORM và Tailwind CSS, dữ liệu lưu local qua SQLite. Toàn bộ được đóng gói thành một image Docker duy nhất gồm frontend, API backend và SearxNG - nên cài đặt chỉ cần một lệnh.

Quick start với Docker

Cách nhanh nhất là chạy thẳng image chính thức, đã gói sẵn SearxNG:

docker run -d -p 3000:3000 \
  -v vane-data:/home/vane/data \
  --name vane itzcrazykns1337/vane:latest

Sau đó mở http://localhost:3000, một Setup Wizard sẽ hướng dẫn cấu hình provider LLM lần đầu. Nếu đã có sẵn một instance SearxNG riêng, bạn có thể dùng bản image slim để trỏ tới nó thay vì chạy bản gói kèm. Vane cũng hỗ trợ one-click deploy trên Sealos, RepoCloud, ClawCloud và Hostinger.

Những tính năng đáng chú ý

  • Đa provider LLM: chạy local qua Ollama, LM Studio hoặc bất kỳ server OpenAI-compatible nào; gọi cloud qua OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, Groq.
  • Ba chế độ tìm kiếm: Speed Mode cho câu trả lời nhanh, Balanced Mode cho nhu cầu hằng ngày, Quality Mode cho nghiên cứu sâu.
  • Deep Research Mode (beta): chạy các vòng suy luận lặp để xử lý câu hỏi phức tạp.
  • Widgets: thẻ thông tin hiện ra khi phù hợp - thời tiết, tính toán, giá cổ phiếu.
  • Nguồn linh hoạt: tìm web, discussions, academic papers, ảnh, video; lọc theo domain cụ thể.
  • Upload tài liệu: phân tích file PDF, DOCX, TXT.
  • Lịch sử local: mọi phiên nghiên cứu lưu trên máy bạn.

Khác gì so với Perplexica?

Việc đổi tên không chỉ là thay nhãn. Bản v1.12.0 là một đợt đại tu kiến trúc: gỡ bỏ framework Langchain, thay bằng một custom provider system gọn nhẹ hơn có hỗ trợ streaming, bổ sung Session Manager tự reconnect stream, ra mắt widgets và Deep Research Mode. Bản v1.12.1 thêm provider LM Studio, còn v1.12.2 - bản ổn định mới nhất, phát hành tháng 4/2026 - tập trung sửa lỗi: thêm validation và timeout chống treo request, xử lý lỗi widget để một sự cố không làm sập cả pipeline.

Theo các nguồn bên ngoài, lý do đổi tên là để tách dự án khỏi hình ảnh "một bản clone của Perplexity" và giảm rủi ro nhầm lẫn với một thương hiệu thương mại, đồng thời định vị lại Vane như một answering engine tổng quát.

Giới hạn cần biết

Self-hosted nghĩa là bạn tự chịu trách nhiệm hạ tầng: cần Docker, và nếu dùng Ollama trên Linux thì phải expose service ra network qua chỉnh sửa cấu hình systemd. Deep Research Mode vẫn đang ở trạng thái beta. Quan trọng nhất, chất lượng câu trả lời phụ thuộc trực tiếp vào LLM bạn cấu hình - một model local nhỏ sẽ không cho kết quả ngang một model cloud mạnh.

Ai nên thử ngay

Vane hợp với người đặt quyền riêng tư lên trên hết, developer và người chơi homelab muốn tự vận hành AI search trên server riêng, và bất kỳ ai đã có sẵn Ollama hoặc LM Studio và muốn biến nó thành một công cụ tìm kiếm có trích dẫn. Vì mã nguồn mở MIT và cài đặt chỉ tốn một lệnh Docker, rào cản để thử gần như bằng không.

Kết

Vane là một ví dụ rõ ràng cho thấy hệ sinh thái AI search mã nguồn mở đã trưởng thành: không còn là một bản sao chép Perplexity, mà là một answering engine tự host có kiến trúc riêng, vận hành bằng một lệnh và tôn trọng quyền riêng tư của người dùng. Nếu bạn từng muốn một công cụ AI search mà mọi truy vấn đều nằm trong tầm kiểm soát của mình, đây là lúc đáng để thử. via GitHub - ItzCrazyKns/Vane