HyperLLM Cách sử dụng
HyperLLM dường như là một dự án hoặc nền tảng liên quan đến các mô hình ngôn ngữ lớn, nhưng không có đủ thông tin để cung cấp một mô tả chi tiết về các tính năng hoặc khả năng của nó.
Xem thêmCách Sử dụng HyperLLM
Cài đặt HyperCrawl: HyperCrawl có sẵn dưới dạng cả API và thư viện Python. Cài đặt thư viện Python, đây là mã nguồn mở và miễn phí để sử dụng.
Nhập và khởi tạo HyperCrawl: Nhập thư viện HyperCrawl vào dự án Python của bạn và khởi tạo nó với các cài đặt cấu hình mong muốn.
Thiết lập đồng thời: Thiết lập giá trị đồng thời cao để cho phép trình thu thập xử lý nhiều tác vụ đồng thời, tăng tốc độ quá trình.
Xác định mục tiêu thu thập: Chỉ định các trang web hoặc trang web mà bạn muốn HyperCrawl thu thập và trích xuất dữ liệu từ đó.
Cấu hình quy tắc trích xuất: Xác định quy tắc cho loại dữ liệu bạn muốn trích xuất từ các trang đã thu thập (ví dụ: văn bản, liên kết, hình ảnh).
Bắt đầu thu thập: Khởi động quá trình thu thập bằng API hoặc các hàm thư viện của HyperCrawl.
Xử lý dữ liệu đã trích xuất: Sau khi thu thập hoàn tất, xử lý và phân tích dữ liệu đã trích xuất theo nhu cầu cụ thể của bạn.
Tích hợp với LLM: Sử dụng dữ liệu đã thu thập và xử lý làm đầu vào cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để tạo ra các hiểu biết hoặc thực hiện các tác vụ NLP khác.
Câu hỏi Thường gặp về HyperLLM
HyperCrawl là trình thu thập dữ liệu web đầu tiên được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng LLM và RAG. Nó nhằm tăng cường quá trình truy xuất bằng cách loại bỏ thời gian thu thập dữ liệu của các miền và sử dụng các phương pháp tiên tiến để xây dựng các công cụ truy xuất.
Bài viết phổ biến
Claude 3.5 Haiku: Mô hình AI nhanh nhất của Anthropic đã ra mắt
Dec 13, 2024
Uhmegle và Chatroulette: Cuộc chiến của các nền tảng trò chuyện ngẫu nhiên
Dec 13, 2024
Bản cập nhật Google Gemini 2.0 xây dựng trên nền tảng Gemini Flash 2.0
Dec 12, 2024
ChatGPT Hiện Đang Không Khả Dụng: Chuyện Gì Đã Xảy Ra và Điều Gì Tiếp Theo?
Dec 12, 2024
Xem thêm