連結：https://hypercrawl.hyperllm.org
HyperCrawl是第一個為LLM（大型語言模型）和RAG（檢索增強生成模型）應用設計的網路爬蟲，旨在開發強大的檢索引擎。它透過引入多種先進方法，顯著減少了網網域名的爬取時間，提高了檢索過程的效率。HyperCrawl是HyperLLM的一部分，致力於構建未來LLM的基礎設施，這些模型需要更少的計算資源，並且效能超越現有的任何模型。
需求人群：
HyperCrawl適合機器學習工程師和資料科學家，他們需要快速、可靠地收集和檢索大量網路資料，以支援他們的研究和開發工作。
使用場景示例：
- 用於構建大型語言模型的資料集。
- 為RAG應用提供快速的資料檢索服務。
- 在教育領網網域，幫助研究人員收集學術資源。
產品特色：
- 非同步I/O：同時請求多個網頁，提高效率。
- 併發管理：高併發設定，同時處理多個任務。
- 高效資源處理：重用現有連線，減少資源消耗。
- 訪問URL跟蹤：避免重複訪問和處理同一頁面。
- 巢狀事件循環支援：適應不同環境，如Google Colab或Jupyter筆記本。
- HyperAPI：透過API在任何地方使用HyperCrawl。
- Python核心庫：作為開源Python庫，免費使用。
使用教學：
- 步驟一：訪問HyperCrawl官網並註冊免費賬號。
- 步驟二：閱讀文檔，瞭解HyperCrawl的基本使用方法。
- 步驟三：透過Pip安裝HyperCrawl Python庫。
- 步驟四：使用HyperAPI在Web專案中整合HyperCrawl。
- 步驟五：設定併發管理，配置爬蟲引數。
- 步驟六：啟動爬蟲，開始資料收集和檢索。
- 步驟七：監控爬蟲執行狀態，確保資料準確無誤。