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大模型——Crawl4AI为 LLM 和 RAG 准备高质量网页数据

传统网络爬虫框架功能多样,但在处理数据时常需要额外进行清洗与格式化,这使得它们与大语言模型(LLM)的集成相对复杂。许多工具的输出(如原始 HTML 或未结构化的 JSON)包含大量噪声,不适合直接用于检索增强生成(RAG)等场景,因为这会降低 LLM 处理的效率和准确性。

Crawl4AI 提供了一种不同的解决方案。它专注于直接生成干净、结构化的 Markdown 格式内容。这种格式保留了原文的语义结构(如标题、列表、代码块),同时智能地去除了导航、广告、页脚等无关元素,非常适合作为 LLM 的输入或用于构建高质量的 RAG 数据集。Crawl4AI 是一个完全开源的项目,使用时不需要 API 密钥,也没有设置付费门槛。

安装和配置

建议使用 uv 创建并激活一个独立的 Python 虚拟环境来管理项目依赖。uv

http://www.dtcms.com/wzjs/75381.html

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