HyperLLM Anleitung

HyperLLM scheint ein Projekt oder eine Plattform im Zusammenhang mit großen Sprachmodellen zu sein, aber es gibt unzureichende Informationen, um eine detaillierte Beschreibung seiner Funktionen oder Fähigkeiten zu liefern.
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Wie verwendet man HyperLLM

Installiere HyperCrawl: HyperCrawl ist sowohl als API als auch als Python-Bibliothek verfügbar. Installiere die Python-Bibliothek, die Open-Source ist und kostenlos zu verwenden ist.
Importiere und initialisiere HyperCrawl: Importiere die HyperCrawl-Bibliothek in deinem Python-Projekt und initialisiere sie mit deinen gewünschten Konfigurationseinstellungen.
Setze Parallelität: Setze einen hohen Parallelitätswert, um dem Crawler zu ermöglichen, mehrere Aufgaben gleichzeitig zu bearbeiten, was den Prozess beschleunigt.
Definiere Crawl-Ziele: Gib die Websites oder Webseiten an, die du mit HyperCrawl crawlen und Daten von extrahieren möchtest.
Konfiguriere Extraktionsregeln: Definiere Regeln für die Art der Daten, die du von den gecrawlten Seiten extrahieren möchtest (z.B. Text, Links, Bilder).
Starte den Crawl: Initiiere den Crawl-Prozess mit Hilfe der HyperCrawl-API oder Bibliotheksfunktionen.
Verarbeite extrahierte Daten: Nach Abschluss des Crawlens verarbeite und analysiere die extrahierten Daten je nach deinem spezifischen Anwendungsfall.
Integriere mit LLM: Verwende die gecrawlten und verarbeiteten Daten als Eingabe für große Sprachmodelle (LLMs), um Erkenntnisse zu generieren oder andere NLP-Aufgaben durchzuführen.

HyperLLM FAQs

HyperCrawl ist der erste Webcrawler, der speziell für LLM- und RAG-Anwendungen entwickelt wurde. Es zielt darauf ab, den Abrufprozess zu beschleunigen, indem es die Crawlzeit von Domains eliminiert und fortschrittliche Methoden verwendet, um Abrufmaschinen zu erstellen.

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