در عصر هوش مصنوعی داده‌محور، مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند GPT-3 و BERT به حجم زیادی از داده‌های ساختارمند و متنوع نیاز دارند تا عملکرد خود را در برنامه‌های مختلف بهبود بخشند. جمع‌آوری دستی این داده‌ها از وب، فرآیندی وقت‌گیر و غیرکارآمد است که توسعه‌دهندگان را در دستیابی به داده‌های کلان با چالش مواجه می‌کند. ابزارهای سنتی وب‌خزنده و جمع‌آوری داده‌ها معمولاً نمی‌توانند داده‌ها را به شکلی ساختارمند و بهینه برای LLM استخراج کنند. در این راستا، Crawl4AI به عنوان یک ابزار منبع‌باز طراحی شده است تا این چالش را حل کند. این ابزار علاوه بر جمع‌آوری داده‌ها، آن‌ها را به فرمت‌های مناسب برای LLM مانند JSON، HTML پاک‌سازی شده و Markdown تبدیل می‌کند.
نوآوری‌های Crawl4AI
نوآوری Crawl4AI در بهینه‌سازی کارایی و مقیاس‌پذیری آن نهفته است. این ابزار می‌تواند به صورت همزمان چندین URL را مدیریت کند و برای جمع‌آوری داده‌های کلان مناسب است. همچنین، ویژگی‌هایی مانند سفارشی‌سازی User-Agent، اجرای JavaScript برای استخراج داده‌های پویا و پشتیبانی از پروکسی، این ابزار را از خزنده‌های سنتی متمایز می‌کند.
فرآیند چند مرحله‌ای
Crawl4AI یک فرآیند چند مرحله‌ای برای بهینه‌سازی خزیدن وب به منظور آموزش LLM دارد. این فرآیند با انتخاب URL آغاز می‌شود که کاربران می‌توانند لیستی از URLهای اصلی یا معیارهای خاص خزیدن را وارد کنند. سپس، این ابزار صفحات وب را دریافت می‌کند و با پیروی از لینک‌ها و رعایت سیاست‌های وب‌سایت‌ها، داده‌ها را استخراج می‌کند. همچنین، Crawl4AI با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته استخراج داده، اطلاعات مرتبط را به دست می‌آورد.
پردازش موازی و مدیریت خطا
این ابزار از پردازش موازی پشتیبانی می‌کند و به چندین صفحه وب اجازه می‌دهد به طور همزمان خزیده و پردازش شوند. همچنین، Crawl4AI دارای مکانیزم‌های مدیریت خطا و سیاست‌های تکرار است تا حتی در صورت بروز مشکلات شبکه، یکپارچگی داده‌ها حفظ شود. با تنظیم عمق خزیدن، فرکانس و قوانین استخراج، کاربران می‌توانند خزیدن را بر اساس نیازهای خاص داده‌ای خود بهینه‌سازی کنند.
