Народжені з Павутиння: Як Один Розробник Змінює Правила Гри в RAG за Допомогою Crawl for AI та Archon
Якось у затишному куточку YouTube-простору з’явилося відео, яке перевернуло мій погляд на штучний інтелект. Автор, чиє ім’я я, на жаль, не знаю, ділився секретом, як легко та ефективно навчати LLM знанням з будь-якого сайту. Цей інструмент – Crawl for AI – став відмичкою до безмежного світу інформації, а я, мов зачарована, стежила за перевтіленням ідей у практичні рішення.
Відкрию вам секрет: залаштунки розробки часто приховують справжню магію. Так і тут – в основі проєкту лежав відкритий код на GitHub. Уявіть собі – 42 тисячі зірок, які загоряються в очах як визнання блискучого задуму! Адже, якщо подумати, навчання великих мовних моделей (LLM) неможливе без доступу до даних, зібраних з просторів інтернету. Crawl for AI став тим самим інструментом, що дозволяє швидко та ефективно зібрати ці дані, перетворивши їх на зрозумілий для AI формат – markdown.
І що найцікавіше – це лише початок історії. Головний герой, відгукнувшись на численні запити аудиторії, розширює можливості Crawl for AI. Якщо раніше, у першому відео, він показував, як завантажити інформацію з наявних карт сайту, то зараз він розширює горизонти, демонструючи можливості різних сценаріїв.
Три шляхи до знань:
- Карти сайту (Sitemap): Найпростіший, але часто найефективніший спосіб. Багато сайтів, як мудрі провідники, вже підготували для нас “дорожню карту” – файл sitemap.xml, де зібрані всі доступні сторінки. Завантажуємо карту, програма розпізнає всі URL-адреси та видобуває з них знання.
- Навігація (Navigation): Якщо карти сайту немає? Не біда! Crawl for AI навчиться знаходити потрібні сторінки самостійно, починаючи з головної сторінки та переходячи за посиланнями. Програма рекурсивно досліджує сайт, відшукуючи все нові й нові сторінки.
- LLM.txt: Третій сценарій, найбільш специфічний, але дуже корисний для документації. Деякі розробники, розуміючи потреби AI, публікують документацію у вигляді єдиного .txt-документу (зазвичай /llms.txt або /ai.txt). Усе, що вам потрібно – це одержати один простий файл з усіма необхідними знаннями.
Прагнемо до досконалості – практичний показ:
Автор не стримує себе у бажанні поділитися досвідом. Він запрошує до себе на кухню, де наочно показує, як реалізувати свої ідеї на практиці. Для наочності він використовує свій приклад, у якому показує, як легко та швидко перетворити документацію Pyantic AI на навчальні дані для LLM.
У нас є термінал, скрипт і секунди очікування. Результат – структурований документ у форматі markdown, готовий до використання LLM. Швидкість реакції вражає – сторінка завантажується буквально за мить.
Що стоїть за цим дивом?
- Використання sitemap: По суті, це автоматизований парсинг URL з файлу sitemap.xml. Скрипт читає файл, витягує з нього адреси сторінок, а потім використовує функцію crawl_parallel для паралельного завантаження і конвертації даних.
- LLM.txt – простота та ефективність: Тут усе ще простіше: алгоритм завантажує один файл, використовуючи функцію A run та стратегію chunking.
- Рекурсивний обхід сайту: Цей метод передбачає рекурсивне сканування сторінок, слідуючи за посиланнями. Програма визначає наявність внутрішніх посилань, що ведуть на інші сторінки цього ж сайту, та обробляє їх.
Archon: від інструменту до помічника
Не варто забувати про Archon – AI-інструмент для створення агентів, що теж народився у голові нашого генія. Він бере інформацію з веб-сайтів, використовує LLM і пише код. Тепер автор планує перетворити Archon на щось більше – на зручний інструмент для інтеграції з AI-асистентами.
Чому саме така стратегія? Все просто – зараз наявно багато вже готових рішень, як Windsurf або Cursor, які генерують код. Archon же має зосередитися на видобутку знань та підготовці даних. Таким чином, Archon стане інтелектуальним ядром, що забезпечує доступ до інформації, а інші інструменти – використовуватимуть ці знання для створення агента.
Практичне застосування:
Автор демонструє, як працює система, інтегруючи різноманітні джерела знань. Він використовує Streamlit для створення інтерфейсу та задає питання, перевіряючи, чи правильно система працює з різними джерелами інформації – Pyantic AI, Crawl for AI, Langraph. Результат – швидкі та влучні відповіді, свідчення ефективної роботи.
Замість епілогу
Автор відео яке надихнуло мене на цю статтю (відео можете подивитись по посиланню під постом) збирається розширювати тему RAG, розкриваючи нові стратегії, такі як ієрархічний пошук, контекстний пошук, розширення запитів та ранжування результатів.
Висновок
Це захоплива розповідь про народження і розвиток потужного інструменту та його творця. Це історія про те, як наполегливість, інноваційний підхід та відкритий код народжують дивовижні речі. Вона здатна надихнути будь-кого, хто прагне змінити світ, знайте, що все починається з ідеї, підкріпленої важкою працею.
Не гайте часу! Використовуйте Crawl for AI, щоб створити свого власного віртуального експерта!
Корисні посилання від автора відео який надихнув створити цю статтю
Crawl4AI Agent (безкоштовні шаблони!): https://github.com/coleam00/ottomator-agents/tree/main/crawl4AI-agent-v2
Crawl4AI Документація: https://docs.crawl4ai.com/
Crawl4AI GitHub: https://github.com/unclecode/crawl4ai
