一只大嘴猫

本文将详细介绍如何在 AnythingLLM 中启用 Web 搜索功能，并配置 Google Search Engine 和 DuckDuckGo 搜索引擎。此外，我还将介绍一下如何在网络受限的情况下

年前在写《在前端实现 AI 推理》时，发现 HuggingFace 官方模型库存在国内访问困难的问题。虽然当时通过科学上网解决了模型下载，但最近在 Node.js 中使用 transformers.

AnythingLLM 原生支持多个海外搜索引擎接口（如 Google、DuckDuckGo、Bing 等），但在国内使用时，常常面临两大难题：网络访问限制和企业合规风险。尤其是网络访问限制

之前写了如何通过 Ollama 实现大模型本地化，本次将通过代码实现 Ollama + DeepSeek 实现本地大模型的联网回答能力。

服务器证书又过期了，每次更换证书还是挺耽误事儿的。早前听说过 Let’s Encrypt 提供免费证书，并且能够通过定时任务实现自动更新，便决定趁有空的时候尝试一下。

在图像和视频编辑中，“正片叠底”是一种常见的混合模式，能够创造出丰富的视觉效果。如果你用过 Photoshop 或其他设计工具，应该对这个功能不陌生。本文将带你从零开始，使用 Canvas 实现正片叠

Tesseract.js 是一个基于 Google Tesseract OCR 引擎的 JavaScript 库，利用 WebAssembly 技术将的 OCR 引擎带到了浏览器中。

Transformers.js 是一个机器学习工具库，允许开发者在浏览器中直接运行 Hugging Face 的预训练模型，无需服务器支持。它支持多种任务，如自然语言处理、计算机视觉、音频处理等

在上一篇文章中，我们通过 Meta 官网下载了 Llama 模型，但由于官方提供的 Demo 需要显卡支持，且修改后仍未成功运行，最终选择通过 Hugging Face 下载模型。这篇文章将详细