春节在家，翻了很多优秀的AI开源项目，这里选几款和大家分享一下。Lumos是一款由本地LLM驱动（也就是大模型本地布署），用于浏览网页的RAG LLM协助工具。
ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15px;letter-spacing: 0.1em;text-align: left;height: auto !important;" src="https://api.ibos.cn/v4/weapparticle/accesswximg?aid=79469&url=aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL3N6X21tYml6X3BuZy84d2lhUVU4UHdyb0txd1pJMW05aWNZaWNuZGxKcHQyNEVvOGljTzRiMGIwbGliaDIwQU9xblZkaDhLdVFWdWVnVnAzWHRZa213eHMzNlJFM2ljZExrVXF5akgwUS82NDA/d3hfZm10PXBuZyZhbXA=;from=appmsg"/>
Ollama[1]提供支持。推理操作在您的本地机器上完成，不需要任何外部服务器支持。然而，由于Chrome扩展平台的安全限制，该应用确实依赖于本地服务器支持以运行LLM。这个应用的灵感来源于Web LLM项目[2]提供的Chrome扩展示例[3]和LangChain[4]提供的本地LLM示例[5]。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15px;list-style: circle;">•Ollama（首页）[6]•Ollama（GitHub）[7]ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 1.2em;display: table;border-bottom: 1px solid rgb(248, 57, 41);">使用场景ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15px;list-style: circle;">•摘要长线索在问题追踪网站、论坛和社交媒体网站上。•新闻文章摘要。•关于商业和产品页面上的评论提问。•关于长篇技术文档提问。•... 还有什么？ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 1.2em;display: table;border-bottom: 1px solid rgb(248, 57, 41);">Ollama服务器ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15px;letter-spacing: 0.1em;">需要本地Ollama服务器用于嵌入数据库和LLM推理。在这里[8]下载并安装Ollama及其CLI。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 1.1em;border-left: 4px solid rgb(248, 57, 41);">启动服务器ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15px;letter-spacing: 0.1em;">示例：OLLAMA_ORIGINS=chrome-extension://*ollamaserve
2023/11/1920:55:16images.go:799:总共blobs：62023/11/1920:55:16images.go:806:移除的未使用blobs总数：02023/11/1920:55:16routes.go:777:正在监听127.0.0.1:11434（版本0.1.10）
注意：环境变量OLLAMA_ORIGINS必须设置为chrome-extension://*以允许来自Chrome扩展的请求。
Ollama服务器也可以在Docker容器中运行[9]。容器应将OLLAMA_ORIGINS环境变量设置为chrome-extension://*。
使用-e标志运行docker run来设置OLLAMA_ORIGINS环境变量：
dockerrun-eOLLAMA_ORIGINS="chrome-extension://*"-d-vollama:/root/.ollama-p11434:11434--nameollamaollama/ollama
在项目目录中，您可以运行：
npm test以交互式观察模式启动测试运行器。有关更多信息，请参阅运行测试[10]部分。
npm run lint在src文件上运行eslint和prettier。
npm run build将应用程序构建为生产环境到dist文件夹。它正确地将React打包在生产模式下，并优化构建以获得最佳性能。
构建被压缩，文件名包含哈希。您的应用准备好部署了！
有关更多信息，请参阅部署[11]部分。
https://developer.chrome.com/docs/extensions/mv3/getstarted/development-basics/#load-unpacked
如果您没有安装npm，您可以从发布[12]页面下载预构建的扩展包。
右键点击扩展图标并选择`Options
`来访问扩展的选项页面[13]。
•Ollama模型：选择所需模型（例如llama2）•Ollama主机：选择所需主机（默认为http://0.0.0.0:11434）•向量存储TTL（分钟）：将URL内容存储在向量存储缓存中的分钟数。•内容解析器配置：Lumos的默认内容解析器将提取页面的<body></body>标签之间的所有文本内容。要自定义内容解析器，请添加一个条目到配置中。
每个域可以有自己的内容解析器。
•chunkSize：将页面内容分块索引到RAG向量存储中的字符数量•chunkOverlap：分块索引到RAG向量存储中的字符重叠数量•selectors：执行以检索页面内容的document.querySelector()查询•selectorsAll：执行以检索页面内容的document.querySelectorAll()查询
参见文档如何创建自定义内容解析器[14]。参见文档querySelector()[15]和querySelectorAll()[16]以确认所有查询能力。
示例：
{"default":{"chunkSize":500,"chunkOverlap":0,"selectors":["body"],"selectorsAll":[]},"medium.com":{"chunkSize":500,"chunkOverlap":0,"selectors":["article"],"selectorsAll":[]},"reddit.com":{"chunkSize":500,"chunkOverlap":0,"selectors":[],"selectorsAll":["reddit-comment"]},"stackoverflow.com":{"chunkSize":500,"chunkOverlap":0,"selectors":["#question-header","#mainbar"],"selectorsAll":[]},"substack.com":{"chunkSize":500,"chunkOverlap":0,"selectors":["article"],"selectorsAll":[]},"wikipedia.org":{"chunkSize":2000,"chunkOverlap":500,"selectors":["#bodyContent"],"selectorsAll":[]},"yelp.com":{"chunkSize":500,"chunkOverlap":0,"selectors":["#location-and-hours","#reviews"],"selectorsAll":[]}}另外，如果页面上的内容被突出显示（例如，突出显示的文本），那么将解析该内容，而不是来自内容解析器配置产生的内容。
Lumos支持多模态模型！当前页面上存在的图像将被下载并绑定到模型用于提示。在这里[17]查看文档和示例。
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