HyperCrawl

HyperCrawl 是专为大型语言模型 (LLM) 和检索增强生成模型 (RAG) 设计的第一个网络爬虫。它通过引入多种先进方法，显著减少了域名的爬取时间，提高了检索过程的效率。HyperCrawl 是 HyperLLM 的一部分，致力于构建未来 LLM 的基础设施，这些模型需要更少的计算资源，并且性能超越现有的任何模型。

需求人群：

机器学习工程师

数据科学家

使用场景示例：

构建大型语言模型的数据集

为 RAG 应用提供快速的数据检索服务

在教育领域，帮助研究人员收集学术资源

产品特色：

异步 I/O：同时请求多个网页，提高效率

并发管理：高并发设置，同时处理多个任务

高效资源处理：重用现有连接，减少资源消耗

访问 URL 跟踪：避免重复访问和处理同一页面

嵌套事件循环支持：适应不同环境，如 Google Colab 或 Jupyter 笔记本

HyperAPI：通过 API 在任何地方使用 HyperCrawl

Python 核心库：作为开源 Python 库，免费使用

使用教程：

1. 访问 HyperCrawl 官网并注册免费账号

2. 阅读文档，了解 HyperCrawl 的基本使用方法

3. 通过 Pip 安装 HyperCrawl Python 库

4. 使用 HyperAPI 在 Web 项目中集成 HyperCrawl

5. 设置并发管理，配置爬虫参数

6. 启动爬虫，开始数据收集和检索

7. 监控爬虫运行状态，确保数据准确无误