HyperLLM Howto
HyperLLM semble être un projet ou une plateforme liée à de grands modèles de langage, mais il y a peu d'informations pour fournir une description détaillée de ses fonctionnalités ou capacités.
Voir plusComment utiliser HyperLLM
Installer HyperCrawl: HyperCrawl est disponible à la fois en tant qu'API et en tant que bibliothèque Python. Installez la bibliothèque Python, qui est open-source et gratuite.
Importer et initialiser HyperCrawl: Importez la bibliothèque HyperCrawl dans votre projet Python et initialisez-la avec les paramètres de configuration souhaités.
Définir la concurrence: Définissez une valeur de concurrence élevée pour permettre au crawler de gérer plusieurs tâches simultanément, ce qui accélère le processus.
Définir les cibles de crawl: Spécifiez les sites web ou les pages web que vous souhaitez que HyperCrawl explore et dont il extrait les données.
Configurer les règles d'extraction: Définissez les règles pour le type de données que vous souhaitez extraire des pages explorées (par exemple, texte, liens, images).
Démarrer le crawl: Initiez le processus d'exploration à l'aide de l'API HyperCrawl ou des fonctions de la bibliothèque.
Traiter les données extraites: Une fois l'exploration terminée, traitez et analysez les données extraites selon vos besoins spécifiques.
Intégrer avec LLM: Utilisez les données explorées et traitées comme entrée pour les grands modèles de langage (LLMs) afin de générer des insights ou d'effectuer d'autres tâches de TAL.
FAQ de HyperLLM
HyperCrawl est le premier web crawler conçu spécifiquement pour les applications LLM et RAG. Il vise à booster le processus de récupération en éliminant le temps de crawl des domaines et utilise des méthodes avancées pour construire des moteurs de récupération.
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