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HyperCrawl
专为LLM和RAG应用设计的高效网络爬虫
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HyperCrawl是第一个为LLM(大型语言模型)和RAG(检索增强生成模型)应用设计的网络爬虫,旨在开发强大的检索引擎。它通过引入多种先进方法,显著减少了域名的爬取时间,提高了检索过程的效率。HyperCrawl是HyperLLM的一部分,致力于构建未来LLM的基础设施,这些模型需要更少的计算资源,并且性能超越现有的任何模型。
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异步I/O:同时请求多个网页,提高效率。
并发管理:高并发设置,同时处理多个任务。
高效资源处理:重用现有连接,减少资源消耗。
访问URL跟踪:避免重复访问和处理同一页面。
嵌套事件循环支持:适应不同环境,如Google Colab或Jupyter笔记本。
HyperAPI:通过API在任何地方使用HyperCrawl。
Python核心库:作为开源Python库,免费使用。
HyperCrawl适合机器学习工程师和数据科学家,他们需要快速、可靠地收集和检索大量网络数据,以支持他们的研究和开发工作。
用于构建大型语言模型的数据集。
为RAG应用提供快速的数据检索服务。
在教育领域,帮助研究人员收集学术资源。
步骤一:访问HyperCrawl官网并注册免费账号。
步骤二:阅读文档,了解HyperCrawl的基本使用方法。
步骤三:通过Pip安装HyperCrawl Python库。
步骤四:使用HyperAPI在Web项目中集成HyperCrawl。
步骤五:设置并发管理,配置爬虫参数。
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