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Page Assist 完整指南：3 步在浏览器侧边栏接入本地 AI 模型

【免费下载链接】page-assistUse your locally running AI models to assist you in your web browsing项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pa/page-assist

Page Assist 是一款开源浏览器扩展，它能把你本地运行的 AI 模型接到浏览器的侧边栏里。你不需要把网页内容发给任何云端服务，按一个快捷键，AI 助手就出现在当前页面旁边，回答都跑在你自己的电脑上。

这篇文章带你看清楚：它能做什么、如何三步装好、进阶功能怎么开、不同岗位怎么落地，以及遇到问题去哪里修。

🔍 30 秒速览：Page Assist 到底能帮你干什么

不用记功能模块名，按你实际会用到的场景分四类：

• 边看网页边提问：侧边栏直接读取当前页面内容，你问"这段话什么意思""这页讲了什么"，模型基于页面回答，而不是凭空猜。这是最核心的场景。
• 问自己的资料：把 PDF、Docx、CSV 等文档上传成本地知识库（存在浏览器的 IndexedDB 里），之后像聊天一样查询自己的文件。
• 把浏览器当本地 ChatGPT 用：点击扩展图标（或按Ctrl+Shift+L）打开独立 Web UI，有完整对话历史，适合不依赖当前页面的自由问答。
• 让 AI 替你动手：配合 Page Action 配套扩展，本地模型可以读取当前标签页并执行点击、输入、滚动、填表单等操作（该能力需要单独安装配套扩展，因为它权限较强，默认是选装的）。

另外还有联网搜索、MCP 工具调用、语音输入/朗读等可选项，都可以在设置里按需开关，配置细节见 docs/settings.md。

🚀 三步上手：从安装到第一次对话

第一步：准备好浏览器和 Ollama

你只需要两样东西：

• 浏览器：Chrome、Edge、Brave 等 Chromium 系浏览器，或 Firefox（各浏览器功能支持情况见 docs/browser-support.md）。
• Ollama：一个在本地跑 AI 模型的工具，装好后执行ollama pull拉一个模型即可。当然，任何 OpenAI 兼容接口（如 LM Studio、llamafile）也能用，见 docs/providers/。

装 Ollama 属于模型侧的一次性准备工作，和 Page Assist 本身无关，跟着 Ollama 官方说明走即可。

第二步：安装扩展

方式一（推荐）：在 Chrome Web Store / Edge / Firefox Add-ons 商店搜索 "Page Assist"，点安装即可。

方式二：自己构建（想用最新代码或想改源码时）：

# 克隆仓库 git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pa/page-assist cd page-assist # 安装依赖（没有 Bun 可用 npm 代替） bun install # 构建，默认同时产出 Chrome/Edge/Firefox 版本 bun run build

构建完成后，到浏览器的扩展管理页（Chrome 系是chrome://extensions，Firefox 是about:addons）打开"开发者模式"，用"加载已解压的扩展"选择build目录就装好了。

第三步：连上模型，发出第一句话

1. 点扩展图标打开 Web UI，进入Settings，选择你的 Ollama 地址（本机默认http://127.0.0.1:11434，一般不用改）和要用的模型。
2. 随便打开一个网页，按Ctrl+Shift+Y，侧边栏弹出。
3. 输入一句话发送——如果本地模型正常，几秒内就能看到回答。

第一次对话跑通，就说明整条链路（扩展 → Ollama → 模型）全部打通了。

⚙️ 进阶玩法：知识库、多模型与快捷键

把文档变成可问答的本地知识库

知识库让模型"读你上传的文件再回答"，官方说明见 docs/features/knowledge-base.md。使用步骤：

1. 打开 Settings →Manage Knowledge，点Add New Knowledge上传文件（支持 PDF、Docx、Txt、CSV、MD）。
2. 上传前需在 RAG 设置里选一个嵌入模型（推荐nomic-embed-text这类专门做文本向量的模型，别用聊天模型顶替）。
3. 处理完成后，输入框旁会出现知识库图标，点一下勾选要引用的知识库即可。

注意：所有向量都存在浏览器本地，没有服务端，但大量文档可能拖慢页面性能，建议只保留常用资料。

多模型协作：聊天、推理、嵌入分开配

Page Assist 支持同时挂多个模型，分工比"全能一个模型"更划算：

• 日常聊天：小参数量的快模型，响应快、占内存少。
• 复杂任务：遇到长文档总结再切到大模型。
• 知识库检索：单独用一个嵌入模型，专职把文本转成向量。

模型管理界面支持添加自定义模型、起别名（方便在列表里辨认）、按供应商分组，相关实现代码在 src/models/。

定制一套自己的快捷键

默认快捷键已经覆盖高频操作，完整清单见 docs/shortcuts.md：

扩展级快捷键（前两行）可以在浏览器扩展管理页的"快捷键"设置里改：Chrome 系访问chrome://extensions/shortcuts，Firefox 在about:addons的设置里管理。

💼 实战落地：三类人各自怎么用

研究者：把论文当网页读

打开一篇 PDF 论文页面，侧边栏里直接问"这篇的方法部分和摘要说的对得上吗""参考文献里 X 是哪一年发表的"。配合知识库把几篇核心文献一起上传，就能跨文件对比观点。长文档场景下，记得开"与网页聊天"模式，让模型真的读到当前页内容。

开发者：技术文档和代码的即时解释器

• 看 API 文档时问参数含义、给例子；
• 浏览代码仓库时让模型解释某段逻辑；
• 需要动手的场景（填表单、批量点选）可启用 Page Action 让模型代操作，注意它会通过 DevTools 协议注入输入，仅在你明确授权时动作，说明见 docs/features/page-action.md。

办公族：写作与资料的顺手助手

• 写邮件、写周报时让模型润色或压缩字数；
• 把产品手册、SOP 文档导入知识库，新人入职直接问答；
• 开会前 10 分钟丢给它一个长页面，生成要点清单。

🛠️ 避坑与调优：一站式排障

连不上本地 Ollama？先查这三处

最常见的报错是"连接失败"或发送消息时返回403，本质是浏览器对跨域请求的限制（CORS）。排查顺序：

1. 确认 Ollama 真的在跑（终端ollama list有输出）。
2. 用http://127.0.0.1:11434或http://localhost:11434填写地址——Page Assist 自动改写请求头只对这两个地址生效；
3. 连的是局域网/远程机器时，进 Settings → Ollama Settings → 展开Advanced Ollama URL Configuration，开启 Custom Origin URL 并填对应地址。

仍不行就按官方文档设置环境变量OLLAMA_ORIGINS=*（各系统操作见 docs/connection-issue.md）。另外提醒：装了大量广告拦截类扩展也可能拦截本地请求，遇到诡异问题时先做个排除。

性能调优：按硬件选模型，定期清理

• 模型大小跟着内存走：8GB 内存别硬上 14B 以上的模型，小模型 + 快回答通常比大模型 + 干等更实用；
• 知识库做减法：不常用的知识定期移除，向量都压在浏览器本地，越积越慢；
• 重要资料备份：知识库在浏览器本地，导出/备份是防丢的唯一办法。

团队部署：私有服务器 + 统一配置

企业内使用时，可以搭一台私有 Ollama 服务器，团队成员在扩展里统一填该服务器地址即可，模型版本和访问权限在服务器侧集中管理。隐私层面 Page Assist 本身不采集个人数据，数据全部存浏览器本地，仅在使用"分享"功能时才会有网络请求（可在设置里关闭），详见 PRIVACY.md。

回到最初的价值：Page Assist 让"本地模型"从终端里的一行命令，变成了你浏览网页时随手可用的侧边栏助手——数据不出本机，快捷键一按就到。装好它，从"与网页聊天"这一个小场景用起，你会慢慢发现它能塞进工作流的缝隙里。

【免费下载链接】page-assistUse your locally running AI models to assist you in your web browsing项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pa/page-assist