HyperCrawl

专为LLM和RAG应用设计的高效网络爬虫

优质新品编程网络爬虫机器学习

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。

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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HyperCrawl 替代品

Best AI Websites & Tools

HyperCrawl

HyperCrawl 替代品

Neural Magic — AI模型部署和推理优化的专家

genmoai — 开源视频生成模型

sd3.5 — 轻量级推理模型，用于生成高质量图像

LibreFLUX — 开源的去蒸馏FLUX模型

Zamba2-7B — 高效能小型语言模型

SLM_Survey — 小型语言模型调研、测量与洞察

MLE-bench — 机器学习工程能力的AI代理评估基准

FLUX1.1 [pro] — 最先进的图像生成模型

Llama 3.2 — 开源AI模型，可微调、蒸馏、部署。

MemoRAG — 基于记忆的RAG框架，用于全目的应用

Reflection Llama-3.1 70B — 世界顶尖的开源大型语言模型

OLMoE-1B-7B — 高效开源的大型语言模型

RWKV v6 Finch 14B — RWKV v6 Finch 14B，开源大模型，高效处理长文本。

Cerebras Inference — AI即时推理解决方案，速度领先世界。

God Mode Animation — 2D游戏动画生成模型

Evidently AI — AI可观测性和机器学习监控平台

1.5-Pints — 9天内预训练的紧凑型大型语言模型

llama3-s — 一个正在训练中的开源语言模型，具备“听力”能力。

WeST — 300行代码实现基于LLM的语音转录。

openperplex_backend_os — 开源AI搜索引擎，提供网络搜索能力。

Agents 2.0 — 开源框架，支持数据驱动的自适应语言代理。

NeuralGCM — 高效准确的气候模拟模型

Thousand Brains Project — 探索大脑智能的AI项目

Promoted — 提升市场搜索、推荐和原生广告的排名

Subtitle — 开源字幕生成工具，实现内容无缝翻译。

Milvus — 开源向量数据库，适用于开发者构建通用AI应用。

DenserRetriever — 先进的AI检索器，用于RAG。

Cohere Aya — 多语言AI模型，支持101种语言。

Verba — 一个开源的、增强检索的生成式聊天机器人。