HyperLLM Como Fazer

HyperLLM parece ser um projeto ou plataforma relacionada a modelos de linguagem grandes, mas há informações insuficientes para fornecer uma descrição detalhada de suas características ou capacidades.
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Como Usar o HyperLLM

Instale o HyperCrawl: O HyperCrawl está disponível tanto como uma API quanto como uma biblioteca Python. Instale a biblioteca Python, que é de código aberto e gratuita para uso.
Importe e inicialize o HyperCrawl: Importe a biblioteca HyperCrawl em seu projeto Python e inicialize-a com as configurações desejadas.
Defina a concorrência: Defina um valor alto de concorrência para permitir que o crawler lide com múltiplas tarefas simultaneamente, o que acelera o processo.
Defina os alvos de rastreamento: Especifique os sites ou páginas da web que você deseja que o HyperCrawl rastreie e extraia dados.
Configure as regras de extração: Defina regras para o tipo de dados que você deseja extrair das páginas rastreadas (por exemplo, texto, links, imagens).
Inicie o rastreamento: Inicie o processo de rastreamento usando a API ou funções da biblioteca HyperCrawl.
Processar dados extraídos: Após a conclusão do rastreamento, processe e analise os dados extraídos conforme necessário para seu caso de uso específico.
Integre com LLM: Use os dados rastreados e processados como entrada para modelos de linguagem grandes (LLMs) para gerar insights ou realizar outras tarefas de NLP.

Perguntas Frequentes do HyperLLM

HyperCrawl é o primeiro web crawler projetado especificamente para aplicações LLM e RAG. Tem como objetivo aumentar o processo de recuperação eliminando o tempo de crawl de domínios e utiliza métodos avançados para construir motores de recuperação.

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