level09/qarina

# Qarina **qarina** (قرينة)：阿拉伯语法律术语，指旁证。指向真相的证据，但在证明任何事情之前必须经过核实。 为人权调查员提供的证据级 AI 研究助手。输入一个问题，即可获得包含图像、视频、新闻、文档和社交媒体帖子的报告，以及一份方法记录：引用了每一个来源，将每一页归档到 Wayback Machine，对每份报告进行了哈希处理。单个 HTML 文件，无框架，通过 WebSocket 流式传输结果。 网站：[qarina.org](https://qarina.org) **AI 寻找线索。人类确立事实。** ## 快速开始 ``` cp .env.example .env # 使用你的 OpenRouter 和 Serper 密钥编辑 .env uv sync uv run python main.py # 打开 http://localhost:8000 ``` ## 功能介绍 输入一个研究查询。Agent 将会： 1. 使用 Perplexity Sonar（带引用的 AI 网络搜索）研究该主题 2. 查找相关图像、视频、新闻文章和 PDF 文档 3. 在编写报告之前，运行确定性的偏向 YouTube 的视频通道 4. 为 YouTube 结果构建面向证据的档案，包含带时间戳的转录文本、元数据、缩略图和验证轴 5. 可选地搜索社交媒体（Twitter/X、Facebook、Reddit、Telegram） 6. 生成一份内嵌所有媒体的结构化报告 所有内容均实时流式传输。您可以实时看到每一次工具调用。 ## 工具 | 工具 | 功能描述 | 来源 | 成本 | |------|-------------|--------|------| | 网络研究 | AI 驱动的带引用搜索 | 通过 OpenRouter 的 Perplexity Sonar Pro | Token 成本加上 Perplexity 搜索请求费 | | 图像 | 照片、图表、视觉证据 | Serper | Serper 查询额度 | | 视频 | 带有缩略图的视频结果 | Serper + YouTube | Serper 查询额度 | | 视频档案 | YouTube 元数据、带时间戳的转录文本、缩略图、验证轴 | YouTube oEmbed + youtube-transcript-api | 免费 | | 新闻 | 近期新闻报道 | Serper | Serper 查询额度 | | 文档 | PDF、报告、论文 | Serper | Serper 查询额度 | | 读取页面 | 作为 markdown 的完整页面内容 | Jina Reader | 免费 | | 视频转录 | YouTube 视频转录文本 | youtube-transcript-api | 免费 | | X/Twitter | 公开的 X 帖子和讨论搜索 | 通过 OpenRouter xAI 原生网络/X 搜索的 Grok 4.20 | xAI 模型 Token 加上原生搜索费 | | 其他社交媒体 | Facebook、Reddit、Telegram、Instagram 搜索 | 带有站点过滤器的 Serper | Serper 查询额度 | ## 配置 `.env` 文件： ``` OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-... # Required. Get one at openrouter.ai SERPER_API_KEY=... # Required for images/videos/news/docs/social. Get one at serper.dev MODEL=google/gemini-2.5-flash # Orchestrator model. UI selection overrides this per run. ``` ### Orchestrator 模型 `MODEL` 控制由哪个 LLM 决定调用什么工具并编写最终报告。它不进行网络研究（那是 Sonar 的工作）。任何 OpenRouter 模型都可以工作： ``` MODEL=google/gemini-2.5-flash # Default. Good tool calling, long context, balanced cost. MODEL=deepseek/deepseek-v4-flash # Cheapest current DeepSeek V4 option for routine runs. MODEL=deepseek/deepseek-v4-pro # Stronger DeepSeek V4 option for hard synthesis. MODEL=anthropic/claude-haiku-4.5 # Fast Claude option, higher token cost than V4 Flash. ``` 浏览器中的模型选择器目前公开了相同的集合。在更改模型 ID 时，请保持 `.env.example`、`agent.py` 和 `index.html` 同步。 ### Key 和成本模型 为了使用完整的应用，您需要两个付费的 API key： - `OPENROUTER_API_KEY` 支付 orchestrator 模型、Perplexity Sonar Pro 网络研究和由 Grok 驱动的 X/Twitter 搜索的费用。 - `SERPER_API_KEY` 支付 Google Search API 通道的费用：图像、视频、新闻、文档和非 X 社交搜索。 免费/无需 key 的通道： - Jina Reader 通过 `https://r.jina.ai/` 用于页面提取。 - YouTube oEmbed 和 `youtube-transcript-api` 在有公开字幕时用于视频档案和转录文本。 2026 年 5 月 11 日查询的大致公开定价： - OpenRouter 上的 Gemini 2.5 Flash：输入 $0.30/百万 Token，输出 $2.50/百万 Token。 - OpenRouter 上的 DeepSeek V4 Flash：输入 $0.14/百万 Token，输出 $0.28/百万 Token。 - OpenRouter 上的 DeepSeek V4 Pro：输入 $0.435/百万 Token，输出 $0.87/百万 Token。 - OpenRouter 上的 Claude Haiku 4.5：输入 $1/百万 Token，输出 $5/百万 Token。 - Perplexity Sonar Pro：输入 $3/百万 Token，输出 $15/百万 Token，外加按搜索上下文收取的请求费。 - OpenRouter 上的 Grok 4.20：输入 $2/百万 Token，输出 $6/百万 Token。原生网络/X 搜索可能会增加提供商的搜索费用。 - Serper：预付额度，目前从起步层级的约每 1,000 次查询 $1.00 到大批量层级的约每 1,000 次查询 $0.30 不等。 成本会因查询长度、工具调用次数、模型选择和提供商定价变化而异。在承诺固定的单份报告价格之前，请查看 OpenRouter、Perplexity、xAI 和 Serper。 ## 架构 ``` Browser (index.html) | WebSocket | main.py (Starlette server) | agent.py (tool-calling loop) | +-- Perplexity Sonar (web research) +-- Serper (images, videos, news, docs, social) +-- Jina Reader (page scraping) +-- YouTube oEmbed + youtube-transcript-api (video dossiers) +-- Grok 4.20 via OpenRouter native web/X search (Twitter/X search) ``` LLM 调用通过 OpenRouter 进行。媒体和非 X 社交搜索使用 Serper。X/Twitter 搜索使用启用了 OpenRouter 原生网络/X 搜索插件的 xAI Grok 模型。媒体结果在 agent 循环期间收集并在服务器端注入，因此无论 LLM 生成什么内容，它们总是能正确渲染。 ## 视频证据档案 视频搜索在 LLM 报告阶段之前运行，使用原始查询加上 YouTube/以证据为中心的变体。它会自动丰富可能的 YouTube 结果，提供： - 视频 ID、URL、标题、频道/来源、发布日期、时长 - 有字幕时提供带时间戳的转录文本 - 缩略图 URL 和反向图像搜索轴 - UI 中可下载的证据 JSON 包 ## 文件 ``` agent.py # Agent logic, tools, LLM loop main.py # WebSocket server index.html # UI (single file, no framework) .env # API keys and config pyproject.toml ```

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