

Hypercrawl
紹介 :
HyperCrawlは、LLM(大規模言語モデル)とRAG(検索強化生成モデル)アプリケーションのために設計された、最初のウェブクローラーです。強力な検索エンジンの開発を目指しており、様々な先進的な手法を取り入れることで、ドメインのクロール時間を大幅に短縮し、検索プロセスの効率を向上させます。HyperCrawlはHyperLLMの一部であり、既存のどのモデルよりも優れた性能を持ち、より少ない計算資源で済む未来のLLMインフラ構築に貢献します。
ターゲットユーザー :
HyperCrawlは、研究開発において大量のウェブデータを迅速かつ確実に収集?検索する必要がある機械学習エンジニアやデータサイエンティストに最適です。
使用シナリオ
大規模言語モデルのデータセット構築。
RAGアプリケーションへの迅速なデータ検索サービスの提供。
教育分野における、研究者による学術リソースの収集支援。
製品特徴
非同期I/O:複数のウェブページを同時にリクエストし、効率性を向上。
同時実行管理:高同時実行設定により、複数のタスクを同時に処理。
効率的なリソース処理:既存の接続を再利用し、リソース消費を削減。
アクセス済みURLのトラッキング:同一ページへの重複アクセスと処理を回避。
ネストされたイベントループのサポート:Google ColabやJupyter Notebookなどの様々な環境に対応。
HyperAPI:HyperCrawlをAPI経由でどこからでも利用可能。
Pythonコアライブラリ:オープンソースのPythonライブラリとして、無料で利用可能。
使用チュートリアル
ステップ1:HyperCrawl公式サイトにアクセスし、無料アカウントに登録。
ステップ2:ドキュメントを読んで、HyperCrawlの基本的な使用方法を理解。
ステップ3:Pipを使用してHyperCrawl Pythonライブラリをインストール。
ステップ4:HyperAPIを使用してWebプロジェクトにHyperCrawlを統合。
ステップ5:同時実行管理を設定し、クローラーパラメーターを構成。
ステップ6:クローラーを起動し、データ収集と検索を開始。
ステップ7:クローラーの動作状況を監視し、データの正確性を確認。
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