กลับไปยังเครื่องมือทั้งหมด
    เครื่องมือ AI แบบ Local

    AI คุยกับเว็บไซต์ของฉันแบบส่วนตัว (Local RAG)

    รายงานปัญหา

    วิเคราะห์เว็บไซต์ในเบราว์เซอร์แบบโลคัล สร้างดัชนี URL แบบส่วนตัว และถามตอบจากหน้าที่สแกนแล้วโดยไม่ต้องเก็บบนคลาวด์

    route ที่เป็นมิตรกับออฟไลน์หลังจากสร้างดัชนี

    เมื่อหน้าและไฟล์โมเดลถูกแคชแล้ว คุณจะเปิดเครื่องมือนี้และดัชนีเว็บไซต์ที่บันทึกไว้บนอุปกรณ์เดิมได้เสถียรกว่าเดิม

    ดึงข้อมูลตรงจากเบราว์เซอร์เท่านั้น

    เครื่องมือนี้ไม่ใช้ proxy มันสแกนได้เฉพาะหน้าที่เบราว์เซอร์ของคุณ fetch ได้โดยตรง ดังนั้นบางเว็บไซต์อาจบล็อกการวิเคราะห์แบบโลคัลด้วย CORS หรือระบบป้องกัน bot

    จัดเก็บด้วย IndexedDB + Voyager

    ข้อความที่แยกออกมา, embedding ของ chunk, ดัชนี Voyager ที่ serialize แล้ว และประวัติแชตจะถูกเก็บไว้ใน browser storage แบบโลคัล

    ตัวสร้างดัชนีเว็บไซต์

    สแกน URL หลัก และเลือกตามลิงก์ origin เดียวกันอีกเล็กน้อยเพื่อสร้าง knowledge base เว็บไซต์แบบโลคัลที่เป็นส่วนตัว

    ใส่ URL เว็บไซต์ ให้เบราว์เซอร์ดึงหน้าที่เข้าถึงได้ แยกเนื้อหาที่อ่านง่าย สร้างดัชนี Voyager แบบโลคัล แล้วตั้งคำถามกับเว็บไซต์ที่สแกนแล้วโดยไม่ส่งเนื้อหาหน้าไปยังแอปเซิร์ฟเวอร์

    ใส่ URL เว็บไซต์เพื่อเริ่มสร้างดัชนีเว็บไซต์ส่วนตัวในเบราว์เซอร์
    Service worker ใช้งานไม่ได้

    เครื่องมือนี้ใช้ LangChain.js สำหรับแบ่ง chunk, Transformers.js สำหรับสร้าง embedding และคำตอบ, Voyager สำหรับค้นหาเวกเตอร์แบบโลคัล, และ IndexedDB สำหรับการจัดเก็บ ความสำเร็จของการ crawl ยังขึ้นกับการที่เบราว์เซอร์เข้าถึงหน้าปลายทางได้โดยตรง

    ถามเว็บไซต์ที่สแกนแล้ว

    ถามคำถามเกี่ยวกับหน้าที่คุณสแกนไว้ เบราว์เซอร์จะดึง chunk ของเว็บไซต์ที่เกี่ยวข้องที่สุดก่อนสร้างคำตอบแบบโลคัล

    สถิติการรัน

    ดูรายละเอียดสั้น ๆ ของเว็บไซต์ที่สแกน โมเดลที่ใช้ และสถานะแชตแบบโลคัลปัจจุบัน

    หน้า
    0
    Chunk
    0
    ข้อความแชต
    0
    จำนวนคำในคำตอบ
    0
    โมเดล embedding
    -
    โมเดลคำตอบ
    -
    Backend ที่ใช้
    -
    จำนวนคำในคำถาม
    0

    คำตอบ

    ตรวจคำตอบแบบโลคัลก่อนคัดลอกหรือแชร์ต่อ

    คำตอบแบบโลคัลจากเว็บไซต์จะปรากฏที่นี่หลังจากการค้นคืนและการสร้างคำตอบเสร็จสิ้น

    chunk เว็บไซต์ที่ถูกดึงมา

    chunk เหล่านี้ถูกใช้เป็นบริบทการค้นคืนแบบโลคัลสำหรับคำตอบล่าสุด

    หลังจากถามคำถามแล้ว chunk เว็บไซต์ที่ถูกดึงมาจะแสดงที่นี่

    หน้าที่ถูกสร้างดัชนี

    ดูหน้าของเว็บไซต์ที่ถูกเก็บไว้ในดัชนีแบบโลคัลตอนนี้

    ยังไม่มีหน้าของเว็บไซต์ที่ถูกสร้างดัชนี

    ประวัติแชตเว็บไซต์แบบโลคัล

    คำถามและคำตอบล่าสุดเกี่ยวกับเว็บไซต์ที่สแกนจะถูกเก็บไว้บนอุปกรณ์นี้เท่านั้น

    ยังไม่มีประวัติแชต ถามเว็บไซต์ที่สแกนแล้วเพื่อเริ่มเธรดแบบโลคัล

    ประมวลผลในเบราว์เซอร์
    ผลลัพธ์ทันที
    ไม่จัดเก็บข้อมูล

    AI คุยกับเว็บไซต์ของฉันแบบส่วนตัว (Local RAG) คืออะไร?

    หลายครั้งคุณแค่อยากถามเว็บไซต์หนึ่งอย่างรวดเร็ว เช่น หน้าคู่มือ, หน้าราคา, ศูนย์ช่วยเหลือ หรือหน้านโยบาย การคัดลอกข้อความทีละหน้ามาใส่ chatbot นั้นช้าและซ้ำซาก ส่วนการใช้ crawler แบบ hosted สำหรับงานเบา ๆ แบบนี้ก็มักเกินความจำเป็น

    เครื่องมือนี้เก็บขั้นตอนนั้นไว้ในเบราว์เซอร์ เบราว์เซอร์จะดึงหน้าที่เข้าถึงได้โดยตรง แยกข้อความที่อ่านง่าย แบ่งเป็นช่วงด้วย LangChain สร้างดัชนีแบบโลคัล เก็บไว้ใน IndexedDB แล้วสร้างคำตอบบนอุปกรณ์จากข้อความที่ค้นคืนได้ โดยไม่ต้องเก็บเนื้อหาของหน้าไว้บนเซิร์ฟเวอร์ของแอป

    การถามตอบกับเว็บไซต์มีประโยชน์ แต่การ crawl แบบ hosted มักหนักเกินไป

    คำถามเกี่ยวกับเว็บไซต์จำนวนมากค่อนข้างเฉพาะ เช่น docs พูดถึงลิมิตอะไร หน้าราคามีเงื่อนไขคืนเงินไหม หรือ policy เขียนเรื่อง retention อย่างไร

    การคัดลอกด้วยมือเป็นงานที่ซ้ำ และเมื่อกลับมาดูเว็บไซต์เดิมอีกครั้งก็ต้องทำใหม่

    ในขณะเดียวกัน ไม่ใช่ทุก workflow จะต้องใช้ crawler ระยะไกลหรือระบบสร้างดัชนีแบบ hosted

    หากเป้าหมายคือการถามเว็บไซต์แบบ private บนอุปกรณ์เดียว พร้อมตรวจดู URL ต้นทางได้ local website RAG จะเหมาะมาก

    fetch ในเบราว์เซอร์, แบ่ง chunk แบบโลคัล, ค้นด้วย Voyager แบบโลคัล, ตอบแบบโลคัล

    เครื่องมือนี้เริ่มจาก URL ดึงหน้าหลักและอาจตามลิงก์ origin เดียวกันเพิ่มอีกเล็กน้อย จากนั้นแปลงเนื้อหาให้อยู่ในรูปของ chunk ที่ค้นคืนได้

    chunk, embedding และดัชนี Voyager ที่ serialize แล้วจะถูกเก็บใน IndexedDB เพื่อเปิดใช้ซ้ำบนอุปกรณ์เดิมได้ภายหลัง

    เมื่อคุณถามคำถาม เบราว์เซอร์จะดึง chunk ของเว็บไซต์ที่เกี่ยวข้องที่สุดจาก local vector store แล้วส่งต่อให้ขั้นตอนสร้างคำตอบบนอุปกรณ์

    วิธีใช้งาน AI คุยกับเว็บไซต์ของฉันแบบส่วนตัว (Local RAG)

    1. 1ใส่ URL หลัก - เริ่มจากหน้า docs, pricing, help หรือ policy ที่คุณอยากถาม
    2. 2เลือกขอบเขตการ crawl - กำหนดจำนวนหน้าและความลึกของลิงก์ origin เดียวกันให้พอดีกับหน้าที่ต้องใช้จริง
    3. 3สร้างดัชนีเว็บไซต์แบบโลคัล - ให้เบราว์เซอร์ดึงหน้า แยกข้อความ สร้าง embedding และบันทึกดัชนี Voyager ลง IndexedDB
    4. 4ถามคำถามแบบเฉพาะเจาะจง - ถามเรื่องราคา เงื่อนไข เอกสารช่วยเหลือ หรือรายละเอียดผลิตภัณฑ์ด้วยคำถามที่ชัดเจน
    5. 5ดูคำตอบและ URL ต้นทาง - ตรวจ chunk ที่ถูกดึงมาและ URL เดิมเพื่อยืนยันว่าคำตอบอิงจากหน้าใด

    คุณสมบัติเด่น

    • ใช้งานฟรี
    • ไม่ต้องเข้าสู่ระบบ
    • ทำงานในเบราว์เซอร์
    • ผลลัพธ์ทันที
    • ใช้งานง่ายในเบราว์เซอร์

    ประโยชน์

    • ประหยัดเวลา
    • ปลอดภัยต่อข้อมูล
    • ใช้ได้ทุกอุปกรณ์
    • ไม่ต้องติดตั้ง

    กรณีการใช้งาน

    ค้น docs

    ถาม docs เรื่องลิมิต ฟีเจอร์ ขั้นตอนตั้งค่า หรือเงื่อนไขการใช้งาน

    ทบทวนราคาและ policy

    สรุป refund ความต่างของแพ็กเกจ retention หรือเงื่อนไขยกเลิกจากไม่กี่หน้า

    ทบทวน help center

    ถามบทความช่วยเหลือและ FAQ โดยไม่ต้องคัดลอกทีละหน้า

    สรุปเว็บไซต์แบบส่วนตัว

    เก็บ snapshot แบบโลคัลของหน้าที่เข้าถึงได้ เพื่อถามตอบซ้ำบนอุปกรณ์เดิม

    เคล็ดลับและข้อผิดพลาดที่พบบ่อย

    เคล็ดลับ

    • เริ่มจากการ crawl เล็ก ๆ เพื่อให้หน้าสำคัญถูกสร้างดัชนีก่อน
    • ถามให้เฉพาะและยึดกับเนื้อหาที่มีอยู่จริงบนหน้า
    • ดู source chunk เมื่อคำตอบดูสรุปเกินไปหรือมั่นใจเกินหลักฐาน
    • อย่าลืมว่าเครื่องมือนี้ขึ้นกับการเข้าถึงตรงจากเบราว์เซอร์ ไม่ใช่พลังของ server-side crawler

    ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย

    • คิดว่าเครื่องมือจะสแกนได้ทุกเว็บไซต์โดยไม่สน CORS หรือระบบกัน bot
    • มองมันเป็น crawler SEO เต็มรูปแบบแทนที่จะเป็น workflow ถามตอบแบบ local
    • สแกนมากเกินไปทั้งที่จริงต้องใช้แค่ไม่กี่หน้า
    • ไม่ดู URL ต้นทางและเชื่อแค่ย่อหน้าคำตอบด้านบน

    บันทึกความรู้

    • website RAG ฝั่งเบราว์เซอร์ถูกจำกัดโดยความสามารถในการ fetch หน้าตรงจากเบราว์เซอร์ หากเว็บไซต์บล็อกไว้ workflow local จะไม่สามารถข้ามข้อจำกัดนั้นได้
    • vector search มีประโยชน์เพราะคำตอบเกี่ยวกับเว็บไซต์มักกระจายอยู่หลายหน้า docs, pricing หรือ policy
    • Voyager ช่วยให้มี local vector store ที่เบา แต่คุณภาพยังขึ้นกับข้อความที่ดึงออกมาและ embedding
    • เครื่องมือแบบนี้เด่นในงานถามตอบและสรุปเว็บไซต์แบบมีเป้าหมาย มากกว่างาน crawl ครอบคลุมหรือ audit เชิงลึก

    คำถามที่พบบ่อย

    มันใช้ proxy เพื่อหลบข้อจำกัดของเว็บหรือไม่?

    ไม่ มันตั้งใจให้รันในเบราว์เซอร์เท่านั้น จึงใช้ได้เฉพาะหน้าที่เบราว์เซอร์ได้รับอนุญาตให้ fetch โดยตรง

    อะไรถูกเก็บไว้แบบโลคัล?

    metadata ของหน้า, chunk ที่แยกแล้ว, embedding, ดัชนี Voyager ที่ serialize แล้ว และประวัติแชตแบบโลคัลจะถูกเก็บใน IndexedDB

    มันข้ามหลายโดเมนได้ไหม?

    ไม่ได้ workflow นี้ออกแบบมาสำหรับเว็บไซต์หนึ่งแห่งและตามลิงก์ origin เดียวกันเพียงจำนวนจำกัด

    มันแทน hosted crawler หรือ enterprise site search ได้ไหม?

    ไม่ได้ มันเป็นผู้ช่วย Q&A แบบ local ที่เบาและเป็นส่วนตัวสำหรับอุปกรณ์เดียว

    ถ้าฉันเปิดเว็บเองได้อยู่แล้ว ทำไมต้องใช้?

    เพราะ retrieval ช่วยรวม chunk ที่เกี่ยวข้องจากหลายหน้า เก็บดัชนีไว้ใช้ซ้ำ และลดงานค้นมือซ้ำ ๆ

    สำรวจเพิ่มเติม เครื่องมือ AI แบบ Local

    AI คุยกับเว็บไซต์ของฉันแบบส่วนตัว (Local RAG) อยู่ในหมวด เครื่องมือ AI แบบ Local ลองสำรวจเครื่องมือออนไลน์ฟรีอื่นๆ ได้เลย.

    ดูทั้งหมด เครื่องมือ AI แบบ Local