@summerwar 感谢,我是看到老外的官网会放你说的这些东西,我到时候看下如何调整

@papersnake 收到,我想下后面看能不能优化下交互; chrome 还有自带小模型吗,我之前倒是有了解到一些还在内测阶段的 chrome 内置支持模型,不过没看到 rag 或者 llm 相关的

@gaobh 感谢

我去.这个格式,没想到换行变这样了....

@kapr1k0rn 感谢 我去学习下

@LanhuaMa 大佬

@jjianwen68 好像是

@chiaf 没收到理由,网上搜了别人说就是 shadow ban,打开网页上面直接展示 We had a server error...;然后你发的帖子评论别人都看不见,我三个号直接 G 了...

@lucasdev 是呀 本来主要是想快速上线 看市场反馈 公司啥的我都有注册好的 备案啥就好麻烦 懒得弄 这两天也收到反馈 基本都是建议我先做出海 可能浏览器插件这玩意的属性 本来就适合出海吧

@Jacobson 火狐目前还不行,还没去适配

@gaobh .....这么恐怖

@amlee 嗯嗯 感谢指点

@kneo 头疼....

@ospider 好的 感谢

@RotkPPP 是的,总体就是你自己的所有资料会被向量化,然后根据你的问题进行匹配相关文档,再丢给 ai 回答;其实没有服务端,都是纯客户端,除了最后一步 llm 模型是怎么选的

@smallparking 我去 我还真不知道这玩意 感谢老哥提醒;我找时间研究下,不过 api 我只用我们国内的,支持我们国产模型 qianwen 之类的 hh

@hefish 我想想哈, 如果是你要做服务端的话, 可以去看下 langchain, 它里面有提供 python 和 nodejs(我已知的)的库,基本上是可以帮你直接从清理文本,到存入向量数据库,到搜索匹配,直接一条龙完成了的,很方便; 如果你要是像我一样做客户端的话, web 端我调研的方案, 基本上就是 transformjs 处理向量,加 indexdb 存储, 复杂的点主要是中间的一些优化, 我当初弄我这玩意时候,内存老是爆;向量模型的话,就是 huggingface 上找找 embeding 的, 目前国外很多人用的是 nomic-embed-text-v1,不过我测了中文效果不咋地,我就换成了 jina-embeddings-v2-base-zh,目前测试还不错,后面有时间我应该会更新一些我碰到的坑写到我那个博客里(官网里有挂,才刚弄), 希望能帮到你

@ospider em, cn 域名和 AI 是互斥的, 这话我有点不太理解, 麻烦老哥帮忙解释下; 至于牌照与大模型,我也不太理解,我全程都用的第三方的开源 LLM 模型或者 api 调用,跟牌照有什么关系吗?

@RotkPPP 再试下老哥,我改了下 DNS,测了下全国网速,应该没问题了