你的LLM值得更好的輸入。
讀者可以做兩件事：
它將任何URL轉換為 https://r.jina.ai/https://your.url LLM友好的輸入。免費增加代理和RAG系統的產量。
它使用 https://s.jina.ai/your+query 在網絡中搜索給定查詢。這使您的LLM能夠從網絡獲取最新的世界知識。
現場演示：
或者只是訪問這些網站 https：//r.jina.ai/https：//github.com/jina-ai/reader，https：//s.jina.ai/Who%20will%20win%2024%20US%20總統 %20election%3F看看你自己。
在生產中隨意使用Reader API。它是免費的，穩定的和可擴展的。我們正在積極維護它作為Gena人工智慧的核心產品之一
使用r.jina.ai獲取單個URL
只需將其添加到任何URL前面即可 https://r.jina.ai/ 夠了例如，設置URL https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence 要轉換為LLM友好的輸入，請使用以下URL：
https://r.jina.ai/https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence
此頁面上所有缺乏alt標籤的圖像將自動由VLM（視覺語言模型）命名並格式為！（圖片[idx]：[VLM_title]）[IMG_URL]。這應該為您的下游純文本LLM提供足夠的提示，以便將這些圖像包括在推理、選擇和總結中。
使用r.jina.ai進行完整的網站抓取（Google Colab）
使用s.jina.ai進行網絡搜索
簡單 https://s.jina.ai/ 將其添加到您的搜索查詢中。請注意，如果您在代碼中使用它，請確保您首先編碼您的搜索查詢，例如，如果您的查詢是誰將贏得2024年美國總統選舉？那麼您的網站應該是這樣的：
https://s.jina.ai/Who%20will%20win%202024%20US%20presidential%20election%3F
在幕後，Reader搜索網絡，獲取前5個結果，訪問每個URL，並將r.jina.ai應用於其。這與代理/RAG框架中的許多網絡搜索功能調用不同，後者通常只返回搜尋引擎API提供的標題、URL和描述。如果您想更深入地閱讀結果，您必須自己從該URL獲取內容。使用Reader， http://s.jina.ai 自動為您檢索前5個搜索結果URL中的內容（重複使用 http://r.jina.ai 其背後的技術堆棧）。這意味著您不必親自處理瀏覽器渲染、阻止或任何與JavaScript和CSS相關的問題。
- jina讀者（開源）： https://github.com/jina-ai/reader/
- https://markdowndown.vercel.app
- 網絡抓取器（開源）： https://github.com/zzzgydi/webscraper
- code-html-to-markdown： https://github.com/SivilTaram/code-html-to-markdown （優先考慮更好地處理代碼塊）
如果您想了解更多信息，可以單擊視頻下方的連結。
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輸油管：