Práticas recomendadas para rastreamento preciso da Web
Para diferentes cenários de pesquisa, o servidor Firecrawl da Klavis oferece as seguintes otimizações:
- ajuste de parâmetros::
- Defina max_depth para controlar o nível de rastreamento (recomenda-se de 3 a 5 camadas)
- Ajuste timeout_ms para evitar um tempo limite de carregamento longo da página
- Filtragem de resultados::
- Correspondência de conteúdo de destino com expressões regulares include_patterns
- Habilite remove_unused_css para melhorar a pureza do texto
- Tratamento de erros::
- Configure FIRECRAWL_RETRY_MAX_ATTEMPTS=3 para novas tentativas automáticas
- Receba notificações de falha em tempo real por meio de status_webhooks
Cenários de pesquisa acadêmicaRecomenda-se usar o servidor Markitdown em combinação para converter os resultados do rastreamento em Markdown estruturado para análise posterior. A atualização regular do User-Agent pode evitar o mecanismo anti-climbing.
Essa resposta foi extraída do artigoKlavis AI: ferramenta de integração do protocolo de contexto de modelo (MCP) para aplicativos de IAO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como posso aumentar a precisão da minha pesquisa de dados da Web do Firecrawl?
