Page Assist: 本地AI模型的网页助手

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Page Assist: 让本地AI模型成为您的网页助手

在人工智能快速发展的今天,如何更好地利用AI技术来提升我们的日常工作效率成为了许多人关注的焦点。Page Assist作为一款创新的Chrome扩展程序,为用户提供了一种便捷的方式来在网页浏览过程中与本地AI模型进行交互,从而实现智能辅助的功能。本文将深入介绍Page Assist的特性、使用方法以及它为用户带来的价值。

Page Assist简介

Page Assist是一个开源的Chrome扩展程序,其主要目的是为用户的本地AI模型提供一个直观的交互界面。通过Page Assist,用户可以在任何网页上打开侧边栏或Web UI,与自己的AI模型进行对话,获取智能辅助。这种设计不仅方便了用户随时调用AI的能力,还保护了用户的隐私,因为所有的交互都是在本地完成的。

Page Assist Demo

主要特性

  1. 侧边栏功能:用户可以在任何网页上打开侧边栏,与AI模型进行交互,获取即时的智能辅助。

  2. Web UI界面:Page Assist提供了类似ChatGPT的Web界面,让用户可以更全面地与AI模型进行对话。

  3. 网页内容对话:用户可以就当前浏览的网页内容向AI提问,获取相关信息的解释或分析。

  4. 支持多种浏览器:除了Chrome,Page Assist还支持Brave、Edge和Firefox等主流浏览器。

  5. 本地AI提供商支持:目前支持Ollama和Chrome AI (Gemini Nano)作为本地AI提供商,未来将支持更多选择。

安装与使用

Page Assist的安装非常简单,用户可以直接从Chrome Web Store或Firefox Add-ons商店下载安装。对于喜欢自定义的用户,Page Assist也提供了手动安装的选项,只需要几个简单的步骤就可以完成。

安装完成后,用户可以通过以下方式使用Page Assist:

  • 侧边栏:使用快捷键Ctrl+Shift+P或右键菜单打开。
  • Web UI:点击扩展图标或使用快捷键Ctrl+Shift+L打开。

这些快捷方式可以在Chrome的扩展管理页面中自定义,以适应个人使用习惯。

隐私与安全

在当今数据安全备受关注的环境下,Page Assist的设计理念特别强调了用户隐私的保护。除了分享功能(可在设置中禁用)外,Page Assist不会收集任何个人数据。所有的数据都存储在浏览器的本地存储中,用户可以完全掌控自己的信息。

开发与贡献

Page Assist是一个开源项目,欢迎社区成员参与贡献。无论是功能建议、bug报告还是代码贡献,都可以通过GitHub仓库进行。项目的开源性质不仅保证了透明度,也为持续改进和创新提供了可能。

未来展望

Page Assist的开发团队有着雄心勃勃的计划,包括:

  • 完善Firefox支持
  • 为基于Web的IDE(如Colab、Jupyter等)提供代码补全支持
  • 增加更多本地AI提供商的支持
  • 提供更多自定义选项
  • 持续优化UI/UX体验

这些计划显示了Page Assist团队致力于打造一个更加强大、灵活和用户友好的工具的决心。

社区反馈

Page Assist已经获得了许多用户的好评。一些用户表示,Page Assist为他们提供了一种简单而强大的方式来利用本地AI模型。例如,有用户评论道:"你绝对想象不到如果没有尝试过这个工具你会错过什么。这是一个以'ChatGPT'风格运行你的Ollama模型的绝佳工具。"

User Reviews

结语

Page Assist作为一款创新的Chrome扩展,为用户提供了一种便捷的方式来在日常网页浏览中利用本地AI模型的能力。它不仅提高了工作效率,还很好地平衡了功能性和隐私保护。随着AI技术的不断发展,像Page Assist这样的工具将在未来扮演越来越重要的角色,帮助用户更好地利用AI技术来增强自己的能力。

文章链接:www.dongaigc.com/a/page-assist-local-ai-helper
https://www.dongaigc.com/a/page-assist-local-ai-helper

https://www.dongaigc.com/p/n4ze3m/page-assist

www.dongaigc.com/p/n4ze3m/page-assist

### 如何使用 DeepSeek 本地 AI 模型的 Web UI #### 准备环境 为了在本地环境中成功运行 DeepSeek 并通过 WebUI 进行调用,需先准备好必要的软件和硬件条件。这包括但不限于安装 Docker 和配置好网络设置以确保可以顺利拉取镜像和服务之间的通信正常[^1]。 #### 配置 Open-WebUI 创建 `open-webui` 文件夹用于存放项目文件,在此目录下新建名为 `docker-compose.yml` 的文件来定义服务参数。具体的服务描述应包含所使用的镜像地址、容器名称设定、挂载卷路径指定以及端口映射等重要信息: ```yaml services: open-webui: image: ghcr.io/open-webui/open-webui container_name: open-webui volumes: - ./open-webui:/app/backend/data ports: - "3000:8080" environment: - OLLAMA_BASE_URL=http://<your_ollama_ip>:<port> extra_hosts: - "host.docker.internal:host-gateway" restart: always ``` 注意替换 `<your_ollama_ip>` 及其对应的端口号为实际 IP 地址与端口值[^3]。 #### 启动服务 完成上述配置之后,可以通过命令行执行 `docker-compose up -d` 来后台启动所有已定义的服务实例。此时应该能够看到日志输出表明各个组件正在初始化并准备就绪。 #### 初次访问与管理账户建立 当一切正常运作后,打开浏览器输入 URL `http://localhost:3000`(假设是在本机操作),按照页面指引完成初次加载过程中的向导步骤——通常涉及创建超级管理员账号等工作。一旦注册完毕即可凭借新设用户名密码登入系统控制面板。 #### 使用说明 登录后的界面上提供了多种功能选项供用户探索 DeepSeek 功能特性;比如上传文档资料给模型处理分析或是直接键入查询请求获取即时反馈等等。对于开发者而言,则可进一步研究 API 文档实现更深层次的应用集成[^2]。
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