browse-api-serverless

一些为 AI 提供打开 URL 的能力的 API，均设计为部署在 AWS Lambda 上的无服务器云函数。

目前包含 4 个 API：

• browse-text：用 headless Chromium 尝试打开网页，提取网页标题和显示的所有文字。
• github：获取 GitHub 仓库的元信息和 README。
• pdf：下载 PDF 并提取其中的文字。
• youtube：获取 YouTube 视频标题、所属频道、描述、字幕。

部署

安装并配置以下依赖：

• Serverless Framework
• Node.js
• Python 3.9
• zip, make 等基础工具

然后在项目根目录下执行 make。运行结束后会输出各 API 的 URL。

使用

每个 API 都应当使用 POST 方法调用，请求体类似如下格式：

{
    "url": "https://example.com/"
}

每个 API 成功时都返回类似如下格式的 JSON。如果返回码不是 200，说明这个 API 无法打开指定的 URL。注意：某个 API 能打开某个 URL，并不意味着这个 API 是最佳选择。例如 browse-text API 可以打开 YouTube 视频的 URL，但是 youtube API 可能是更好的选择。

{
    "truncated": false,
    "template": [
        {"field": "foo", "name": "Foo", "type": "inline"},
        {"field": "bar", "name": "Bar", "type": "inline"},
        {"field": "baz", "name": "Baz", "type": "block"},
        {"field": "qux", "name": "Qux", "type": "block"}
    ],
    "data": {
        "foo": "some text",
        "baz": "some text\nmore text",
        "qux": "some text\nmore text"
    }
}

其中 truncated 指示是否截断了部分数据以满足 AWS Lambda 的 6MB 返回值大小限制，template 列出了 data 中所有可能的字段，以及如何格式化以便提供给 AI 模型的建议。

用户可以忽略 template 部分，直接以 JSON 格式传递 data 给 AI 模型，也可以按 template 给出的建议，用类似如下格式拼接字符串：

Foo: some text

Baz:
some text
more text

Qux:
some text
more text