Jina AI的Reader项目是一个强大的工具，它通过简单的URL前缀转换，将任何网页内容转化为对大型语言模型（LLM）友好的输入格式。

Reader主要提供两个功能：阅读和搜索。

通过“阅读”功能，用户可以将网页内容转换成优化后的格式，以提高语言代理和可检索生成模型的输出质量。而“搜索”功能则允许用户查询并直接获取网络上的最新信息，自动格式化为LLM友好的形式。这两个功能都是免费、稳定且可扩展的，适用于生产环境。

用Reader把github上的页面转换成了结构化的内容，信息非常完善，可以用于批量的内容抓取工作。

Reader可以应用于多种场景，包括：

1.内容摘要和转换：将网页内容转换成对语言模型友好的格式，便于内容的进一步处理和分析。

2.信息检索：通过特定的URL前缀查询，快速获取网络上的信息，并自动将其格式化，使其更易于语言模型的处理和理解。

3.增强学习和研究：为学术研究或机器学习模型提供更准确、更结构化的数据输入。

4.内容审核和分析：自动抓取网页内容，进行内容审核或情感分析，有助于监测和评估网络上的信息。

这些功能使Reader成为处理和优化网络内容的有力工具，特别适用于需要高效信息处理的环境。

1.单个URL获取：

使用r.jina.ai可以简化单个URL的处理。只需在任何URL前添加 https://r.jina.ai/。

例如，要将URL“https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence” 转换为LLM（大型语言模型）友好的输入，可以使用以下URL: 

https://r.jina.ai/https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence。

这个服务会自动为缺少alt标签的页面图片添加说明，并通过视觉语言模型（VLM）进行格式化。

2.网络搜索：

使用s.jina.ai进行网络搜索时，只需在搜索查询前添加 https://s.jina.ai/。如果在代码中使用，应确保先对搜索查询进行编码。

例如，如果查询是“Who will win 2024 US presidential election?”，则URL应该是：https://s.jina.ai/Who%20will%20win%202024%20US%20presidential%20election%3F。

在幕后，Reader会搜索网络，获取前5个结果，访问每个URL，并应用r.jina.ai技术。这与许多只返回搜索引擎API提供的标题、URL和描述的代理/RAG框架中的网页搜索功能调用不同。

如果你想更深入地阅读某个结果，Reader会自动为你从顶部5个搜索结果的URL中获取内容，无需你自己处理浏览器渲染、阻塞或任何与JavaScript和CSS相关的问题。

3.交互式代码片段生成器

4.JSON模式

①使用 curl 获取 JSON 数据：

代码示例：

此命令通过 curl，设置 HTTP 头部为 Accept: application/json，向 r.jina.ai 发送请求，并通过该服务访问维基百科主页，返回的数据格式为 JSON，包含 url、title 和 content 三个字段。

②s.jina.ai API 结构：

在 JSON 模式下，s.jina.ai 返回一个包含五个结果的列表，每个结果均以字典形式组织，包括 title、content 和 url 三个字段。这说明 s.jina.ai 更适合于处理搜索请求，返回的是多个相关搜索结果的数据结构。

为了运行项目，你需要准备以下工具和步骤：

1.Node.js v18: 使用Node版本18，因为更高版本可能导致构建失败。

2.Firebase CLI:需要全局安装Firebase命令行工具，可以使用以下命令进行安装：

3.克隆项目代码库:

4.安装后端依赖:

·进入后端功能目录：