Site RAG

Site RAG 是一款 Chrome 扩展程序,旨在通过自然语言处理技术帮助用户在浏览网页时快速获取问题答案。它支持将当前页面内容作为上下文进行查询,还能将整个网站内容索引到向量数据库中,以便后续进行检索增强生成(RAG)。该产品完全在本地浏览器运行,确保用户数据安全,同时支持连接本地运行的 Ollama 实例进行推理。它主要面向需要快速从网页内容中提取信息的用户,如开发者、研究人员和学生。目前该产品免费提供,适合希望在浏览网页时获得即时帮助的用户。

需求人群:

"该产品适合需要快速从网页内容中提取信息的用户,如开发者、研究人员和学生。它可以帮助用户在浏览网页时快速获取问题答案,提高工作效率。对于需要对大量网页内容进行索引和查询的用户,Site RAG 提供了强大的功能支持。"

使用场景示例:

用户在浏览技术文档时,通过 Site RAG 快速查询文档中的特定技术问题。

研究人员在浏览学术网站时,使用 Site RAG 对整个网站内容进行索引,后续进行深入研究。

学生在学习过程中,利用 Site RAG 对课程相关网页进行索引,方便复习和查询。

产品特色:

在当前页面进行一次性查询,快速获取问题答案。

将当前页面内容索引到向量存储中,后续可进行 RAG 查询。

支持对整个网站进行索引,将文档持久化存储以便后续查询。

完全本地运行,所有数据存储在浏览器中,确保隐私安全。

支持连接本地运行的 Ollama 实例,进行本地 LLM 推理。

使用教程:

1. 克隆仓库:`git clone https://github.com/bracesproul/site-rag.git`

2. 进入项目目录:`cd site-rag`

3. 安装依赖:`yarn install`

4. 构建项目:`yarn build`

5. 在 Chrome 浏览器中加载扩展:访问 chrome://extensions/,点击 'Load unpacked',选择 `dist` 目录。

6. 打开扩展并进入设置页面,添加 API 密钥和其他配置。

7. 返回聊天视图,输入问题并获取答案。

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