“有可能基于LLMs+SearXNG的问答式搜索会是下一代搜索引擎的发展新趋势”
后来我们也分享了一个《一个AI驱动的搜索引擎，内置SearXNG，也许是未来搜索新姿态，Star 10K！》的开源项目-Perplexica，一个基于LLMs的搜索引擎。
Perplexica的核心原理主要就是利用搜索引擎SearXNG在网络上搜索信息，然后通过机器学习算法对结果进行重新排序，并将搜索结果作为提问词的一部分交由LLMs进行分析汇总。
Perplexica作为整体的LLM搜索和展示解决方案，能够很好的应对公开互联网的信息检索。但是如果是检索企业内部知识库，实现智能问答，这个时候我们就需要采用自建RAG的方案。
目前主流的RAG大多采用向量数据库作为支撑，需要对文档进行分段、然后以向量方式存储，所以在一定程度上也无法很好地应对企业内部网页版（URL）知识数据（因为数据量大，基本都是超过上千toke，分段不太好处理）。如采用爬虫类技术获取网页数据，在数据格式和质量上还是需要进行二次处理，才能具备适合大模型（LLMs）处理要求。
所以，一些时候我们希望，能够有种办法通过URL就能获取的数据和RAG场景结合，最好就是能够对URL的内容还能进行格式化处理，而今天要介绍的工具就是专门应对这个场景的，能够将网页内容转换成适合大型语言模型（LLMs）处理的格式-Reader
? 项目信息
#Github地址https://github.com/jina-ai/reader#项目官网https://jina.ai/
?功能特性
读取（Read）
URL转LLM友好输入：Reader 的核心功能之一是能够将任何给定的 URL 转换成对 LLM 更友好的格式。这意味着它能够提取网页内容，并将其转化为更适合 LLM 处理的形式。例如，它可以将一个包含复杂 HTML 格式的网页转换成纯文本或结构化数据，使 LLM 能够更容易地理解和处理信息。
PDF支持：Reader 在2024年的更新中加入了对任意PDF文件的支持。这意味着现在可以通过提供一个指向PDF文件的URL来获取其内容，这对于需要处理学术论文、报告或手册等非网页内容的应用非常有用。
图片说明：对于页面中缺乏 alt 标签的图像，Reader 可以通过视觉语言模型（VLM）自动为其生成描述，并将这些描述附加到图像URL上，这样LLM就能够“理解”这些图像，并在其推理过程中考虑到图像的信息。
搜索（Search）
网络查询：除了读取功能之外，Reader 还提供了一个搜索接口，允许用户通过 s.jina.ai 加上查询词的形式来搜索互联网上的信息。这一功能使得LLM能够实时获取到最新、最相关的信息。
特定站点搜索：用户可以通过在查询参数中设置 site 属性来限制搜索结果的来源，例如 site=jina.ai 将只返回来自 jina.ai 网站的结果。这为用户提供了一个更精确的搜索方式，尤其是在需要专注于某个特定网站或领域的情况下。
其他特性
网页内容优化：它自动为缺少alt标签的图片生成描述，并以特定格式添加，帮助LLMs更好地理解和利用网页中的图像内容。
请求头定制：用户可以通过设置请求头来控制Reader的行为，例如启用图片描述、设置代理、控制缓存等。
流式传输模式：Reader支持流式传输模式，允许逐步接收页面内容，直到页面完全稳定渲染，这对于动态网页特别有用。
JSON模式：Reader可以输出JSON格式的数据，其中包含URL、标题和内容等字段，便于程序化处理。
?在线Demo
https://jina.ai/reader/#demo
确保系统上安装了 Node.js 的 v18 版本。
安装 Firebase CLI。
npm install -g firebase-tools
克隆 Reader 项目的代码库到本地：
git clone :jina-ai/reader.git
进入项目的 backend/functions 目录并安装 npm 依赖项：
cd backend/functionsnpm instal
一、使用 https://r.jina.ai/ 读取 URL 内容
使用 Reader API 读取网页内容，只需在任何 URL 前加上https://r.jina.ai/。如果想获取维基百科关于人工智能的文章内容并使其适合 LLM 处理，只需访问：
https://r.jina.ai/https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence
返回一个格式化的文本版本，去除了原始 HTML 中的标记和脚本，更适合作为 LLM 的输入。
二、使用 https://s.jina.ai/ 进行网页搜索
Reader 支持网络搜索，可以直接在网络上搜索给定的查询。这使得 LLM 可以从网络上获取最新的知识信息。例如，如果您想搜索【RAG技术原理】：
https://s.jina.ai/RAG%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%8E%9F%E7%90%86
三、高级用法
流模式：如果需要更完整的页面内容，可以使用流模式，它允许 Reader 等待页面上的 JavaScript 执行完毕后再返回内容。可以通过设置Accept: text/event-stream头部来启用流模式。
JSON 模式：Reader 还可以返回 JSON 格式的结果，这在某些应用中可能更有用。可以通过设置Accept: application/json头部来请求 JSON 格式的输出。
请求头：可以通过添加特定的请求头来控制 Reader API 的行为，例如启用图像标题、设置代理服务器、自定义缓存策略等。
单页应用程序：对于使用 JavaScript 框架和客户端渲染的网站（SPA），Reader 原生支持这些网站的抓取。但是，对于某些 SPA，可能需要采取额外的措施，比如指定超时时间或等待特定的 CSS 选择器。
以下是使用 curl 命令行工具调用 Reader API 的示例：
# 读取 URL 内容curl https://r.jina.ai/https://example.com# 进行网页搜索curl https://s.jina.ai/some search query# 使用流模式curl -H "Accept: text/event-stream" https://r.jina.ai/https://example.com# 请求 JSON 格式curl -H "Accept: application/json" https://r.jina.ai/https://example.com
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Reader提取URL内容函数库
#Reader提取URL内容函数库def search_url(input):import requests # API的URLurl = 'https://r.jina.ai/'+input # 发送GET请求response = requests.get(url) # 检查请求是否成功if response.status_code == 200:# 打印API响应的内容result = response.textelse:result="查询失败"return result
Reader检索内容函数库
def search_url(input):import requests# API的URLurl = 'https://s.jina.ai/'+input# 发送GET请求response = requests.get(url)# 检查请求是否成功if response.status_code == 200:# 打印API响应的内容result = response.textelse:result="查询失败"return result
将函数库检索后的数据采用AI对话节点（模型最好采用Kimi这类超长文本支持，因为URL或者关键词检索后数据量比较大）返回给用户，最终整体的编排如下：
原始网页链接（关于Python的UUID库使用）：
https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9423425.html
经过Reader+MaxKB应用处理后问答：
在详情页面也能查看到具体的调用过程：
直接输入【Python的UUID库使用】关键词
综上所述，Reader 是一个专为提升大型语言模型处理网页内容的能力而设计的工具。本文通过 Reader 和 MaxKB 结合实践，不仅优化了RAG信息的可读性，还增强了知识库实时检索、理解和分析能力。无论是进行网络搜索、内容摘要还是实时数据监控，Reader都能是任何依赖于网络数据的AI系统的理想补充。
