Soluções para extração eficiente de dados de páginas da Web
Para realizar a extração de dados de treinamento adequados para LLM de páginas da Web complexas, o WaterCrawl oferece uma cadeia de ferramentas e um método de operação completos:
- Uso de regras de rastreamento predefinidasFiltrar conteúdo irrelevante (por exemplo, script/estilo) configurando exclude_tags no parâmetro pageOptions e usar include_tags para capturar com precisão as tags de destino (h1/p, etc.)
- Função de extração inteligente de conteúdoAtivar o parâmetro only_main_content=true para identificar e reter automaticamente o conteúdo principal da página, removendo elementos que causam distração, como cabeçalhos e rodapés.
- Suporte a saída em vários formatosOs resultados podem ser convertidos diretamente para o formato JSON ou Markdown compatível com o LLM, mantendo a natureza estruturada do documento
Etapas práticas:
- Envie uma solicitação JSON contendo o URL de destino e as regras de extração por meio da API
- O sistema executa automaticamente tarefas de rastreamento e limpeza de conteúdo
- Selecione para fazer o download do arquivo de dados estruturados processados
Essa resposta foi extraída do artigoWaterCrawl: transformando o conteúdo da Web em dados utilizáveis para grandes modelosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como obter uma extração eficiente de dados de treinamento de páginas da Web complexas adequadas para modelos de linguagem grandes?
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