HyperLLM Cómo Usar
HyperLLM parece ser un proyecto o plataforma relacionada con modelos grandes de lenguaje, pero hay información insuficiente para proporcionar una descripción detallada de sus características o capacidades.
Ver másCómo Usar HyperLLM
Instalar HyperCrawl: HyperCrawl está disponible tanto como una API como una biblioteca de Python. Instale la biblioteca de Python, que es de código abierto y gratuita para usar.
Importar e inicializar HyperCrawl: Importe la biblioteca HyperCrawl en su proyecto de Python e inicialícela con sus configuraciones deseadas.
Establecer concurrencia: Establezca un valor alto de concurrencia para permitir que el rastreador maneje múltiples tareas simultáneamente, lo que acelera el proceso.
Definir objetivos de rastreo: Especifique los sitios web o páginas web que desea que HyperCrawl rastree y extraiga datos.
Configurar reglas de extracción: Defina reglas para el tipo de datos que desea extraer de las páginas rastreadas (por ejemplo, texto, enlaces, imágenes).
Iniciar el rastreo: Inicie el proceso de rastreo utilizando la API o funciones de la biblioteca HyperCrawl.
Procesar datos extraídos: Una vez completado el rastreo, procese y analice los datos extraídos según sea necesario para su caso de uso específico.
Integrar con LLM: Utilice los datos rastreados y procesados como entrada para modelos grandes de lenguaje (LLMs) para generar insights o realizar otras tareas de NLP.
Preguntas Frecuentes de HyperLLM
HyperCrawl es el primer web crawler diseñado específicamente para aplicaciones LLM y RAG. Su objetivo es mejorar el proceso de recuperación eliminando el tiempo de rastreo de dominios y utilizando métodos avanzados para construir motores de recuperación.
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