WaterCrawl在多个技术维度实现了创新和优化：
- 专为LLM优化：数据清洗和格式化处理专门针对大语言模型需求设计
- High Performance Architecture：采用Scrapy+Celery组合，支持分布式爬取和并行处理
- Multi-language support：提供Node.js/Go/PHP/Python等主流语言SDK
- Enterprise Features：集成了MinIO存储、任务队列管理等生产环境所需功能
- 扩展性强：插件架构支持自定义爬取和处理逻辑
与普通爬虫相比，WaterCrawl不仅解决了数据获取问题，更专注于后续的数据应用场景，特别适合需要将网页内容转化为AI训练数据的项目。其API友好设计和容器化部署也大大降低了使用门槛。
This answer comes from the articleWaterCrawl: transforming web content into data usable for large modelsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " What are the technical advantages of WaterCrawl over traditional crawling tools?
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