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我们今天开源了14个组件和示例，用于PDF、DOCX和XLSX查看器，以及边界框引用、文件上传、电子签名等功能。这些组件采用MIT许可证，完全可定制。
<p>演示视频请点击这里：<a href="https://share.extend.ai/kRmSGKRF">https://share.extend.ai/kRmSGKRF</a></p>
当我们开始时，尝试了所有能找到的文件查看器和文档组件库。不幸的是，没有一个具备我们想要的所有功能（和精致度），所以我们最终为<a href="https://extend.ai/">https://extend.ai/</a>构建了自己的解决方案。最初这只是为了内部使用，但由于有足够多的客户不断询问，我们决定将其开源。
<p>这个项目对于构建文档处理代理、实时用户文档接收流程或各种内部工具非常有用。</p>
我们天真地认为这是一个已解决的问题。结果发现，制作能够大规模运行的PDF/XLSX/DOCX查看器并非易事……我们自己在Extend使用和维护这个项目，因此在处理每天数百万页的过程中修复了许多边缘案例。我们希望借助我们的资源和社区支持，随着时间的推移，它会不断变得更好。
我创建 strangeClaw 是因为我想更深入地理解像 OpenClaw 这样的代理系统，因此我从零开始构建了自己的系统。是的，我知道，现在世界上可能并不需要另一个代理。
我的主要动机是沙箱化。代理非常强大，但它们需要一个能够良好运行的框架（至少这是我的观点）。对于类似生产环境的使用，我认为这意味着真正的隔离，因此我想尝试将代理放入 Firecracker 微虚拟机中。我的目标是构建一个我实际上可以放心在我的主电脑上运行的东西。
在 Fire 模式下，代理没有主机文件系统的访问权限，也没有 API 或 LLM 凭证。经过身份验证的 HTTP 调用通过主机端的代理进行，代理执行策略，注入凭证，编辑响应，并仅允许配置的端点/方法。LLM 调用也在主机端进行代理。
代理本身故意设计得很小，现在基础已经搭建好，我将尝试用更多的工具和技能来扩展它。如果这听起来有趣，欢迎尝试、拆解或在此基础上进行构建。期待收到大家的反馈 :)
在我访问的任何帖子上，都被重定向到 https://stackoverflow.com/error。
请记住，亚马逊可以进行A/B测试功能，因此错误可能仅在某个特定功能正在对您进行A/B测试时出现。
<p>2025年9月17日 5.18.5</p>
* 据我所记，没有严重的错误。
<p>2025年11月5日 5.18.6：</p>
* 移除了在书中打开完整词典的功能，仅保留预览。“打开词典”曾经位于“在Goodreads上分享”的位置。
* 移除了专用书签栏。
* 德语词典错误：
* “我举个例子，标记了德语单词dahertrampelten。这是一个带有前缀daher的可分动词。在5.18.6之前，我的Kindle可以识别这个词，并给出整个单词的定义。5.18.6之后，它只显示前缀的定义。”
* “如果有人真的需要知道dahertrampeln的意思，告诉他daher的定义是[没用的]。”
<p>日语词典错误：</p>
* “词典试图默认查找高亮文本中最短的[日语]单词，而不是最长的。”
* 如果这个[日语]问题出现在英语中，表现为：“你试图高亮‘lighthouses’。它高亮了‘light’并显示定义。”
<p>2025年12月10日 5.19.0-5.19.1：</p>
* Kindle Scribe 2025独占固件，但未来的固件会继承这些问题。
* 由于某个域名在常见的默认黑名单上，使用自定义DNS的用户在睡眠状态下会导致电池耗尽，因为会无限请求重试。
<p>2026年2月17日 5.19.2+：</p>
* 破坏了AZW3/KFX书籍中的嵌入字体，其中某些文本部分指定了明确的字体，通常用于标题和小标题。现在这些文本使用通用字体渲染。[在5.19.4中修复]
* azw3书籍缺少页码[在5.19.3中修复]
* azw3书籍的阅读进度追踪器损坏[在5.19.3中修复]
* azw3书籍翻页延迟[在5.19.3中修复]
* azw3漫画/漫画的阅读进度追踪器损坏[在5.19.4中部分修复]
* azw3漫画/漫画翻页延迟[在5.19.4中部分修复]
* azw3漫画/漫画在Aa菜单中缺少所有布局选项。
* mobi/azw3漫画/漫画添加了巨大的边距[在5.19.3中修复]
<p>2026年3月27日 5.19.3</p>
* 在几天后撤回，包含5.19.3.0.1中的所有更改。
<p>2026年4月7日 5.19.3.0.1：</p>
* 排除了Kindle Basic 11代2022和Paperwhite 11代，以便它们不再获得任何修复。
* 修复了之前提到的各种普通书籍azw3问题，包括缺少页码、阅读进度追踪器、翻页延迟。
* 修复了之前提到的漫画边距问题。
* azw3漫画/漫画在双页横向模式下现在显示页面在错误的一侧[在5.19.4中修复]。
<p>2026年4月24日：</p>
* 如果Kindle Basic 11代2022和Paperwhite 11代停留在5.19.2版本，连接WiFi后将修复azw3漫画的边距问题，他们必须关闭导致该错误的功能的A/B测试（新UI）。
<p>2026年5月7日 5.19.4：</p>
* 在几天后撤回，包含5.19.4.0.1中的所有更改。
<p>2026年5月21日 5.19.4.0.1：</p>
* 仅适用于Colorsoft、Paperwhite 12代和Scribe 2022。
* 对于azw3书籍，完全刷新选项不再有效，包括普通可重排和漫画。这可能在5.19.3中损坏。
* 嵌入字体已修复！！！！！！
* 修复了azw3漫画横向顺序问题。
* 部分修复了azw3漫画的阅读进度追踪器。之前完全不工作，现在可以使用，但在结束时会卡在100%，而不是标记为已读。不过其他百分比如25%和50%现在可以正常工作。
* azw3漫画翻页速度大幅提高，稍微慢于5.18.5，但比5.19.2快得多。
* azw3漫画虚拟面板仍然缺失。
<p>2026年5月20日：</p>
* 亚马逊停止通过WiFi下载Kindle商店内容，并注册第1至第5代Kindle。
* 去年已停止通过USB下载Kindle商店内容。
<p>2026年6月2日：</p>
* 5.19.4.0.1已为Scribe 2025/2024和Basic 2024发布。
Kindle Basic 2022 11代和Paperwhite 5（11代）用户停留在5.19.2版本。
用户可以通过Kindle设置 > 帮助 > 联系我们 > 电子邮件选项提交正式投诉。
我将简短扼要地总结一下，我们已经见证了大型语言模型（LLM）使用的几个发展阶段。
1. 聊天
2. 自动补全
3. 使用RAG嵌入知识
4. LLM调用工具（CLI或MCP）
5. 执行任务的代理型LLM
你认为下一步或下一次迭代会是什么？
我的理论是，到2026年底，我们将获得更多量化和高效的模型。我希望我们能有一些围绕工具的小型模型（我称之为领域代理），它们只提供答案，而不增加上下文的复杂性。
也就是说，领域代理给调用代理提供香肠，但并不解释香肠是如何制作的。
我很好奇你的理论是什么，但我认为我们可能需要对LLM与工具等结合的架构进行全面的重新思考。
嗨，HN，距离我们推出 HelixDB（<a href="https://news.ycombinator.com/item?id=43975423">https://news.ycombinator.com/item?id=43975423</a>）已经过去一年多了，这是我和一位朋友在大学时开始的项目。它是一个基于对象存储的在线事务处理（OLTP）图数据库，具有原生向量搜索和全文搜索（FTS）功能。
<p>为什么选择图数据库、向量和 FTS？图数据库为数据提供了一种自然的认知模型，向量则允许对图中的实体和关系进行语义理解，而 FTS 则提供了更具体的过滤功能。许多 AI 驱动的应用尝试通过将多个不相连的系统拼接在一起，来结合所有这些功能，但即便如此，仍然没有原生的方法来执行跨所有系统的连接或查询。你仍然需要在应用层处理这些逻辑。
<p>Helix 最初是作为一个图数据库开始的，但在尝试构建 AI 记忆系统后，我们转向了混合图/向量的方法，这使我们深入研究了 GraphRAG 和 HybridRAG 的问题，这需要分别使用图数据库和向量数据库。
<p>我们知道，在产品开发的每个阶段，扩展性都会是一个挑战，然而我们过去一年的初步重点是通过本地部署来验证产品，这仅仅是为了在单个节点上运行。扩展图数据库仍然是一个困难且昂贵的问题，我们必须在后续解决。
<p>其他图数据库解决扩展性的一些常见方法是通过在分布式机器上复制整个数据集（每个节点的成本极高）或通过分片数据。
<p>分片数据库是有效且经济的，然而，图数据并不像关系数据库那样具有明确的分区。例如，分片关系数据库涉及到拆分表。当涉及到图数据库时，边缘可以跨越任何分区，在遍历节点时跨多个机器跳跃是低效且计算成本高的。
<p>为了实现高可用性和更好的吞吐量，复制图数据库会大幅增加数据库的运营成本，并且仍然有垂直扩展的限制。我们所需的工作负载需要存储大量的代理数据，而在任何时刻只需使用其中的一小部分。因此，与其将整个数据放在内存中，我们可以将所有数据存储在对象存储中，并在需要时获取所需的部分。
<p>代理从更好的上下文中受益，这通过更多和更好的数据（更多关系等）来实现。通过使用 S3 作为持久化/数据层，图的大小或关系的数量没有<i>限制</i>，我们可以通过水平扩展节点并在每个节点上缓存图的相关子集来扩展以满足吞吐量和请求。这样，你可以获得“热”数据的极低延迟，以及来自冷存储（S3）的写入约 100 毫秒的 p99 和读取约 50 毫秒的延迟。此外，你还可以享受超便宜的存储。
<p>HelixDB 当前支持的工作负载包括：
- 需要搜索和遍历的海量数据（TB级）
- 为公司提供经济实惠的图存储，解决图数据成本瓶颈
- 整合多个数据库，使 AI 代理能够自主决策，帮助公司变得更加自主
- AI 记忆
- 公司大脑
<p>我们目前正在开发自己的通用 AI 记忆层，它将以 HelixDB 为基础，并完全开源。此外，我们正在完成向量搜索的预过滤功能，这将允许你根据图中的关系、元数据和子图进行预过滤。最后，GA 云将在接下来的几周内上线。
<p>如果你想在本地运行 Helix（无论是磁盘上还是内存中），可以在我们的 GitHub 上找到更多信息（<a href="https://github.com/HelixDB/helix-db" rel="nofollow">https://github.com/HelixDB/helix-db</a>）或通过我们的文档（<a href="https://docs.helix-db.com/database/local-development">https://docs.helix-db.com/database/local-development</a>）。如果你有兴趣开始使用我们的分布式云，请发送电子邮件至 founders@helix-db.com。
<p>非常感谢！欢迎评论和反馈！
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