Crawlr

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Crawlr ist ein Befehlszeilentool, das GPT-Modelle nutzt, um Zielwebseiten zu crawlen, Textinhalte zu extrahieren und zu bereinigen sowie prägnante Zusammenfassungen zu erstellen. Es durchquert automatisch Links innerhalb vorgegebener Domains, verarbeitet Inhalte in Chunks für Vektor-Embeddings und füllt eine durchsuchbare Wissensdatenbank. Durch die Integration mit OpenAI-APIs vereinfacht Crawlr die Webinhaltsanalyse und ermöglicht es Nutzern, FAQ-Bots, Forschungsarchive oder automatisierte Dokumentationspipelines mit minimaler Konfiguration aufzubauen.
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May 05 2025
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Crawlr ist ein Befehlszeilentool, das GPT-Modelle nutzt, um Zielwebseiten zu crawlen, Textinhalte zu extrahieren und zu bereinigen sowie prägnante Zusammenfassungen zu erstellen. Es durchquert automatisch Links innerhalb vorgegebener Domains, verarbeitet Inhalte in Chunks für Vektor-Embeddings und füllt eine durchsuchbare Wissensdatenbank. Durch die Integration mit OpenAI-APIs vereinfacht Crawlr die Webinhaltsanalyse und ermöglicht es Nutzern, FAQ-Bots, Forschungsarchive oder automatisierte Dokumentationspipelines mit minimaler Konfiguration aufzubauen.
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Was ist Crawlr?

Crawlr ist eine quelloffene CLI-KI-Agent, die den Prozess des Einpassens webbasierter Informationen in strukturierte Wissensbasen optimieren soll. Mit OpenAI's GPT-3.5/4-Modellen durchquert es angegebene URLs, bereinigt und teilt rohes HTML in sinnvolle Textabschnitte, erstellt kurze Zusammenfassungen und erzeugt Vektor-Embeddings für effiziente semantische Suche. Das Tool unterstützt die Konfiguration von Crawltiefe, Domänenfiltern und Chunk-Größen, um die Ingestionspipelines an Projektanforderungen anzupassen. Automatisiertes Link-Discovery und Inhaltsverarbeitung verringern manuellen Aufwand, beschleunigen die Erstellung von FAQs, Chatbots und Forschungsarchiven und integrieren nahtlos mit Vektordatenbanken wie Pinecone, Weaviate oder lokalen SQLite-Setups. Das modulare Design ermöglicht eine einfache Erweiterung für benutzerdefinierte Parser und Embedding-Anbieter.

Wer wird Crawlr verwenden?

  • Entwickler, die automatisierte Web-Inhaltsaufnahme suchen
  • Data Scientists, die semantische Suchsysteme aufbauen
  • Wissensmanager, die durchsuchbare Archive erstellen
  • NLP-Ingenieure, die FAQ-Bots entwickeln
  • Forscher, die webbasierte Datensätze sammeln

Wie verwendet man Crawlr?

  • Schritt 1: Installieren Sie Crawlr via pip oder laden Sie das Binary von GitHub-Releases herunter.
  • Schritt 2: Konfigurieren Sie Ihren OpenAI API-Schlüssel in der Umgebungsvariable oder der Konfigurationsdatei.
  • Schritt 3: Definieren Sie Ziel-URLs oder Domains und Crawling-Parameter in der Einstellungsdatei.
  • Schritt 4: Führen Sie `crawlr start` aus, um mit dem Crawlen, Zusammenfassen und Einbetten von Inhalten zu beginnen.
  • Schritt 5: Verbinden Sie sich mit Ihrer Vektordatenbank (z.B. Pinecone, Weaviate, SQLite) und laden Sie den erstellten Index.
  • Schritt 6: Stellen Sie eine Abfrage an die Wissensbasis mittels semantischer Suche oder integrieren Sie sie in Chatbots.

Plattform

  • mac
  • windows
  • linux

Die Kernfunktionen und Vorteile von Crawlr

Die Hauptfunktionen

  • Automatisierte Link-Erkennung und Traversierung
  • HTML-Inhaltsreinigung und Chunking
  • GPT-basierte Textzusammenfassung
  • Vektor-Embedding-Erstellung
  • Konfigurierbare Crawltiefe und Filter
  • Integration mit Pinecone, Weaviate, SQLite

Die Vorteile

  • Reduziert manuellen Web-Datenaufwand
  • Beschleunigt die Erstellung von Wissensbasen
  • Standardisiert Inhaltsaufnahme-Pipelines
  • Nahtlose Integration mit KI- und Datenbankdiensten
  • Modulares Design für Erweiterungen

Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Crawlr

  • Erstellung von FAQ-Bots aus Website-Dokumentationen
  • Erstellung durchsuchbarer Forschungsarchive
  • Automatisierte Überwachung von Wettbewerber-Inhalten
  • Befüllung von Wissensdatenbanken für digitale Assistenten
  • Erstellung zusammengefasster Inhalts-Dashboards

FAQs zu Crawlr

Unternehmensinformationen zu Crawlr

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Die Hauptwettbewerber und Alternativen von Crawlr?

  • LangChain DocumentLoaders
  • Haystack
  • Scrapy

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