WaterCrawl ist innovativ und in mehreren technischen Dimensionen optimiert:
- Optimiert für LLMDatenbereinigungs- und -formatierungsprozesse, die speziell auf die Bedürfnisse großer Sprachmodelle zugeschnitten sind
- Leistungsstarke ArchitekturScrapy+Celery Kombination, unterstützt verteiltes Crawling und parallele Verarbeitung
- Unterstützung mehrerer SprachenNode.js/Go/PHP/Python und andere gängige Sprach-SDKs bereitstellen
- Funktionen der UnternehmensklasseIntegrierter MinIO-Speicher, Verwaltung von Aufgabenwarteschlangen und andere für Produktionsumgebungen erforderliche Funktionen
- Hochgradig skalierbarPlugin-Architektur unterstützt benutzerdefinierte Crawling- und Verarbeitungslogik
Im Vergleich zu herkömmlichen Crawlern löst WaterCrawl nicht nur das Problem der Datenerfassung, sondern konzentriert sich auch auf die anschließenden Datenanwendungsszenarien, was sich besonders für Projekte eignet, die Webinhalte in KI-Trainingsdaten umwandeln müssen. Sein API-freundliches Design und die containerisierte Bereitstellung senken die Schwelle für die Nutzung ebenfalls erheblich.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelWaterCrawl: Umwandlung von Webinhalten in Daten, die für große Modelle verwendet werden könnenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Was sind die technischen Vorteile von WaterCrawl gegenüber herkömmlichen Crawling-Tools?
