知识处理和学习的速度决定了一个人的成长速度，对于大模型来说，如何快速消化和处理互联网上海量的信息，是输出内容质量的关键。

今天我们分享一个开源项目，它能够将任何网页内容转换成干净、标准化的文本格式，从而使得 LLM 和RAG系统能够更高效地处理信息，它就是：Reader API

Reader API 是由 Jina AI 开发的一款将网页内容转换为大型语言模型（LLM）友好输入格式的工具。它通过在URL前添加特定的前缀，能够快速将网页内容转换成结构化数据，从而提高大型语言模型处理和理解网络内容的能力。Reader API 支持对网页中的图片进行自动标注，并且能够通过流式传输提供更完整的页面内容。这一工具对于需要从网页中提取信息并进行进一步分析的开发者来说，提供了极大的便利。

目前它主要做2件事：

1. 它将任何 URL 转换为LLM 友好的输入，扩展名为https://r.jina.ai/<https://your.url>. 提高代理和 RAG 系统的输出。

2. 它在网络上搜索给定的查询https://s.jina.ai/your+query。这使您的LLM能够从网络获取最新的世界知识。

• 单个 URL 获取：

只需添加https://r.jina.ai/到任何 URL 前面即可，就可以将网页的内容快速转换为LLM友好的输出内容。举个例子，下面是我的一篇文章。

我们复制这篇文章的地址，在前面加上https://r.jina.ai/，之后在浏览器中打开。稍等一下，就看到这样的输出。

另外该页面中所有缺少alt标签的图像均由 VLM（视觉语言模型）自动添加标题并格式化为!(Image [idx]: [VLM_caption])[img_URL]。这应该会为您下游的纯文本 LLM 提供足够的提示，以将这些图像纳入推理、选择和总结中。

• 网络搜索：

只需添加https://s.jina.ai/到您的搜索查询前面即可。请注意，如果您在代码中使用它，请确保首先对您的搜索查询进行编码。比如，When was Jina AI founded？那可以用下面这样的链接：

https://s.jina.ai/When was Jina AI founded?

但是目前Jina有限速，频繁访问会被限。

• 代码片段生成器

强烈建议使用代码生成器来探索 Reader API 的不同参数组合。

• 快速转换：能够迅速将网页转换为适合机器阅读的格式。

• 自动标注：对网页中的图片进行自动标注，提高信息提取的完整性。

• 流式传输：支持流式传输，能够获取更完整的页面内容。

• 无需API密钥：使用简便，不需要API密钥。

• 高兼容性：与多种大型语言模型兼容，提高数据处理的灵活性。

• 特定场景限制：对于非结构化的网页内容，可能需要额外的处理。

• 依赖网络：作为一个API服务，使用时需要有稳定的网络连接。

• 图片标注准确性：自动标注的图片可能不总是准确的，需要人工校验。

• 输出格式限制：输出格式可能需要根据具体的大型语言模型进行调整。

• 学习曲线：对于新手来说，可能存在一定的学习曲线。

• 性能限制：在处理特别复杂的网页或大量请求时，可能会遇到性能瓶颈。

Reader API 是一个功能强大、使用便捷的工具，它通过简化网页内容提取过程，极大地提升了开发效率和数据处理质量。其对大型语言模型的优化、图像自动标注以及流式传输的支持，使其在众多类似工具中脱颖而出。尽管在某些特定场景下可能需要额外的调整和优化，但整体而言，是一个非常值得研究的方向。

• 项目名称：  reader

• GitHub 链接：https://github.com/jina-ai/reader

• Star 数：4.5K