Lumos——一款由大模型Ollama提供的本地LLM浏览网页Chrome扩展

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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。

这款Chrome扩展由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]。

•Ollama（首页）[6]•Ollama（GitHub）[7]

使用场景

•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？

Ollama服务器

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。

启动服务器

示例：

代码语言：javascript
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OLLAMA_ORIGINS=chrome-extension://* ollama serve

终端输出：

代码语言：javascript
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2023/11/19 20:55:16 images.go:799: 总共blobs：6
2023/11/19 20:55:16 images.go:806: 移除的未使用blobs总数：0
2023/11/19 20:55:16 routes.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。

Docker

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：

代码语言：javascript
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docker run -e OLLAMA_ORIGINS="chrome-extension://*" -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

Chrome扩展

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。

装载未打包的扩展（安装）

https://developer.chrome.com/docs/extensions/mv3/getstarted/development-basics/#load-unpacked

发布版本

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。

Lumos选项

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。

内容解析器配置

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：

代码语言：javascript
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{  "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": []  }}

突出显示的内容

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。

多模态

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。

阅读

•由Ollama提供支持的浏览器中的本地LLM[18]•由Ollama提供支持的浏览器中的本地LLM（第2部分）[19]•让我们正常化在线、内存中的RAG！（第3部分）[20]

声明

本文由山行翻译整理自：https://github.com/andrewnguonly/Lumos, 如果对您有帮助，请帮忙点赞、关注、收藏，谢谢～

References

[1] Ollama: https://ollama.ai/ [2] Web LLM项目: https://webllm.mlc.ai/ [3] Chrome扩展示例: https://github.com/mlc-ai/web-llm/tree/main/examples/chrome-extension [4] LangChain: https://github.com/langchain-ai/langchainjs [5] 本地LLM示例: https://js.langchain.com/docs/use_cases/question_answering/local_retrieval_qa [6] Ollama（首页）: https://ollama.ai/ [7] Ollama（GitHub）: https://github.com/jmorganca/ollama [8] 这里: https://ollama.ai/ [9] 在Docker容器中运行: https://hub.docker.com/r/ollama/ollama [10] 运行测试: https://facebook.github.io/create-react-app/docs/running-tests [11] 部署: https://facebook.github.io/create-react-app/docs/deployment [12] 发布: https://github.com/andrewnguonly/Lumos/releases [13] 选项页面: https://developer.chrome.com/docs/extensions/develop/ui/options-page [14] 如何创建自定义内容解析器: https://github.com/andrewnguonly/Lumos/blob/main/docs/content_parser.md [15] querySelector(): https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Document/querySelector [16] querySelectorAll(): https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Document/querySelectorAll [17] 这里: https://github.com/andrewnguonly/Lumos/blob/main/docs/multimodal.md [18] 由Ollama提供支持的浏览器中的本地LLM: https://medium.com/@andrewnguonly/local-llm-in-the-browser-powered-by-ollama-236817f335da [19] 由Ollama提供支持的浏览器中的本地LLM（第2部分）: https://medium.com/@andrewnguonly/local-llm-in-the-browser-powered-by-ollama-part-2-6eb10caf39a1 [20] 让我们正常化在线、内存中的RAG！（第3部分）: https://medium.com/@andrewnguonly/lets-normalize-online-in-memory-rag-88e8169e9806

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