- РесурсыИспользование продуктаОнлайн-инструменты
- Цены
- Реферальная
- Разработчикам
Представьте: вы собрали сайт, а внутри — реклама, меню, всплывающие cookie и куча лишнего. Это отнимает время. Многие системы RAG и агенты ломают голову над таким мусором. Есть другое решение. Crawl4AI — это новый веб-краулер, который делает иначе. Он рендерит страницы как браузер, но пропускает шум. В итоге вы получаете чистые данные для моделей. Это open-source и управляется простыми настройками.
Обычные скрейперы часто берут всё подряд. Они не видят, что важно, а что — ремаркетинговая панель. В результате нужно тратить часы на фильтрацию. Меню, баннеры и cookie попадают в один поток с главным текстом. Это портит индексацию и увеличивает стоимость запросов к LLM. Простые парсеры не умеют оценивать релевантность. Они просто «забирают» HTML.
К тому же ссылки посещаются в случайном порядке. Если сначала идти по мусорным URL, вы тратите время и вычислительные ресурсы. Для больших сайтов это критично. Здесь на помощь приходит умная логика, которая понимает приоритеты.
Crawl4AI делает три важные вещи просто и понятно. Во‑первых, он рендерит страницы и убирает боковые шумы. Во‑вторых, у него есть адаптивная конфигурация с порогом доверия. И, в‑третьих, он использует BM25 для ранжирования текста и ссылок. Всё это делает сбор данных быстрым и качественным.
Адаптивный модуль позволяет задать уровень уверенности, при котором обход останавливается. Это звучит просто: краулер «читает» сайт и считает, сколько полезной информации он собрал. Как только счетчик проходит порог, процесс завершается и сохраняет итоговый показатель в состояние. Это удобно при больших сайтах.
Внутренняя логика извлечения использует LLM. Можно задать модель, формат вывода и схему JSON. Перед отправкой в модель текст делится на чанки и ранжируется по BM25. Так в модель попадает только релевантный контент. Это экономит деньги и дает лучшие результаты для систем RAG.
Ссылка на следующую страницу тоже оценивается с помощью BM25. Краулер сначала посещает самые перспективные URL. Так он остается эффективным даже на огромных сайтах.
Особое внимание уделено извлечению таблиц. Большие HTML-таблицы разбиваются на логические части. Колонки и заголовки сохраняют выравнивание. Есть контроль размера чанка по токенам и перекрытие для контекста. Части обрабатываются параллельно, затем собраны в одну чистую таблицу. Также применяется фильтрация шума вокруг таблиц — меню, реклама и баннеры удаляются.
| Критерий | Обычные скрейперы | Crawl4AI | | --- | --- | --- | | Рендер страниц | Нет или частично | Да — как браузер | | Фильтрация шума | Слабая | Удаляет меню, рекламу, cookie | | Ранжирование контента | Отсутствует | BM25 для текста и ссылок | | Извлечение таблиц | Простое, часто ломает структуру | Логическая нарезка, сохранение заголовков | | Адаптивность | Нет | Порог доверия, останавливается сам | | Open-source | Разные | Да | | Подходит для RAG | Плохо | Хорошо |
Ниже — простые преимущества, которые вы быстро заметите при работе.
«Чистые данные дают умную AI. Crawl4AI делает сбор данных проще и быстрее.»
Если вы строите RAG-системы, агентов или простой дата‑пайплайн, попробуйте Crawl4AI. Это мощный open-source веб-краулер с поддержкой BM25, адаптивной логики и продвинутого извлечения таблиц. Он даёт именно те чистые данные, которые нужны моделям. Скачайте и запустите, чтобы сразу увидеть разницу.
Хотите, чтобы веб-краулер собирал только полезные данные, а не шум с баннерами и меню? Crawl4AI создан для этого. Это open-source веб-краулер. Он рендерит страницы как браузер. Но при этом он умеет пропускать мусор. Это значит, что вы получаете чистый текст и структуру. Такие данные проще использовать в AI-системах и RAG-пайплайнах.
Многие краулеры просто качают HTML. Потом нужно тратить время на очистку. Crawl4AI рендерит страницу целиком. Он видит, что реально видно пользователю. Затем краулер решает, какие блоки важны. Он пропускает меню, рекламу и всплывашки. В результате вы получаете аккуратный набор текста и заголовков. Это экономит время и деньги при обработке с LLM.
Crawl4AI открыт для всех. Вы можете запустить его на своем ноутбуке. В основе есть умная логика для приоритезации ссылок. Она использует BM25 — метод, который часто применяют в поисковых системах. Краулер сначала идет по самым важным страницам. Это делает сбор данных быстрым и эффективным.
| Характеристика | Обычные скрипты | Crawl4AI | | --- | --- | --- | | Фильтрация мусора | Собирают всё, много шума | Отбрасывает рекламу и попапы | | Рендеринг | Часто нет, только HTML | Да, рендерит как браузер | | Приоритезация ссылок | По простым правилам | BM25-оценка релевантности | | Извлечение таблиц | Простое или неточно | Разбивает таблицы на логичные блоки | | Открытый код | Зависит от проекта | open-source и доступен всем | | Производительность | Может тратить ресурсы на мусор | Работает эффективно и целенаправленно |
Чистые данные важны. Если в базу попадет много ненужного текста, ответы AI будут хуже. RAG-системы берут данные и подают их в модель. Чем чище данные, тем точнее ответы. Crawl4AI делает три вещи, которые помогают: он фильтрует по релевантности, правильно разбирает таблицы и останавливается, когда собрал достаточно.
Внутри есть адаптивная конфигурация. Вы задаете порог уверенности. Краулер считает, насколько полно он собрал данные. Когда показатель пересекает порог, он останавливается. Это похоже на ассистента, который говорит: «Я всё прочитал». Такой подход экономит вычисления и деньги.
Процесс извлечения таблиц тоже важен. Большие HTML-таблицы краулер разбивает на логичные части. Он сохраняет выравнивание колонок и заголовков. Можно задать, сколько токенов в одном фрагменте и сколько перекрытия нужно. Фрагменты обрабатываются параллельно, а потом собираются обратно в чистую таблицу. Это делает данные готовыми к анализу.
Перед отправкой текста в модель, Crawl4AI ранжирует каждый кусок с помощью BM25. Только самые важные части идут в LLM. Это уменьшает шум и снижает стоимость запросов к модели.
Если вы собираете данные для поиска, агентов или аналитики, то чистые и структурированные данные ускоряют работу всех последующих шагов. извлечение таблиц и фильтрация по BM25 особенно полезны для научных и деловых сайтов.
Попробовать просто. Вы можете скачать и запустить Crawl4AI локально. Это даёт те же возможности, что и крупные краулеры, но в вашей среде. Скачайте и попробуйте Crawl4AI прямо сейчас. Начните собирать чистые данные для своего проекта.
Хотите, чтобы краулер собирал только полезные данные, а не кучу мусора?
Система Crawl4AI — это open-source краулер. Он рендерит страницы целиком. Но выводит только чистый текст. Меню, реклама и всплывашки не мешают. Такой подход даёт более полезные данные для RAG-систем и других пайплайнов.
Краулер имеет адаптивную настройку. Вы ставите порог доверия. Система считает, насколько страница или сайт покрыты. Она обновляет счётчик прогресса в реальном времени. Если доверие выше порога, сбор останавливается. Можно выбрать стратегию: embedding или heuristic. Это как инстинкт краулера — как он решает, хватит ли данных.
BM25 ранжирует куски текста. Сначала краулер делит страницу на фрагменты. Затем он оценивает важность каждого фрагмента. На вход в модель попадают только лучшие куски. То же применяется к ссылкам. Сначала идут самые перспективные URL. Это экономит ресурсы и снижает шум.
Для таблиц есть отдельный парсер. Он разбивает большие таблицы на логические части. Колонки и заголовки остаются выровненными. Есть контроль размера фрагмента и перекрытие для сохранения контекста. Части обрабатываются параллельно и затем сливаются в одну чистую таблицу. Это помогает получить корректные структурированные данные при извлечение таблиц.
Краулер умеет убирать лишние элементы. Меню, баннеры и cookie-попапы фильтруются. Осталось только содержимое страницы. В результате вы получаете чистые данные, которые проще коллектировать и индексировать.
| Пункт | Обычные краулеры | Crawl4AI | | --- | --- | --- | | Обработка страницы | Берёт всё подряд | Рендерит и убирает шум | | Ранжирование ссылок | Простые правила | BM25 для приоритета | | Таблицы | Часто ломаются | Разбивка и слияние в чистую таблицу |
Задавались ли вы вопросом, как быстро собрать хорошие данные с сайтов, чтобы не тратить время на чистку? Это важно. Большая часть краулеров просто копирует всё подряд. Меню, баннеры, рекламные блоки и куки-попапы попадают в ваш набор данных. Потом приходится тратить часы на чистку. Crawl4AI делает иначе. Он рендерит страницу, но пропускает мусор. В результате вы получаете чистый текст и структуру. Это помогает строить умные системы на основе RAG и других решений.
Если вы делаете RAG или агента на базе LLM, вам нужны точные фрагменты текста. Crawl4AI умеет разбивать страницу на куски и оценивать их важность. Для оценки используется BM25. Это классический метод ранжирования. Сначала краулер собирает части текста. Потом ранжирует их по релевантности. В модель отправляются только лучшие фрагменты. Так вы экономите деньги на вызовах модели. И снижаете шум в контексте.
Краулер также поддерживает адаптивное поведение. Вы задаёте порог уверенности. Краулер отслеживает внутренний показатель полноты. Когда уверенность выше порога — он останавливается. Это похоже на ассистента, который говорит: «Хватит, я уже собрал нужные данные».
Для исследований важно, чтобы данные были структурированы и понятны. Crawl4AI чистит от меню и рекламы. Он сохраняет только текстовые блоки, таблицы и важные ссылки. Это значит, что вы получаете более чистые корпуса для обучения и анализа. Такой подход уменьшает ошибки при поиске и извлечении фактов.
Ещё один плюс — умная сортировка ссылок. Краулер ранжирует ссылки по релевантности с помощью BM25. Он посещает сначала самые перспективные страницы. Это экономит время и ресурсы на больших сайтах.
Если вы строите ETL для веб-данных, вам важны стабильность и контроль. Crawl4AI даёт много настроек. Можно задать токен-лимит на чанки. Установить перекрытия между кусками. Настроить стратегию отбора — эмбеддинги или эвристики. Это помогает сохранить контекст и избежать потери информации при разбиении больших таблиц.
Парсер таблиц тут особенный. Он делит большие таблицы на логичные части. Заголовки и колонки остаются выровненными. Затем части обрабатываются параллельно. В итоге вы получаете одну аккуратную структуру, готовую для загрузки в базу.
| Задача | Обычный краулер | Crawl4AI | | --- | --- | --- | | Сбор текста | Берёт всё подряд | Фильтрует мусор и оставляет важное | | Ранжирование | Часто случайное | Использует BM25 для приоритета | | Таблицы | Плохо разбивает | Сохраняет структуру колонок и заголовков | | Контроль остановки | Ручная или по лимиту | Адаптивный порог уверенности |
Ниже короткий список ключевых возможностей, которые полезны в работе.
Есть простой способ думать о Crawl4AI. Это не просто веб-краулер. Это инструмент, который делает веб-страницы понятными. Он делает их готовыми для моделей и аналитики. Он open-source. Вы можете посмотреть код и настроить под свои задачи.
Если вы хотите получить чистые данные быстро и без лишней работы, попробуйте Crawl4AI. Скачайте, настройте порог уверенности и начните собирать качество, а не шум. Пойдите и используйте Crawl4AI прямо сейчас, чтобы ускорить свои проекты на RAG, улучшить извлечение таблиц и получить действительно чистые данные.
Хотите ли вы получать только полезные и чистые данные с сайтов? Это просто, если использовать Crawl4AI. Это лёгкий в запуске open-source веб-краулер, который рендерит страницы и убирает мусор.
В репозитории есть подробный README и раздел про adaptive crawler. Там описано, как настроить конфигурацию, какие параметры менять и как отслеживать прогресс. Документы простые и понятные. Это помогает быстро начать.
Адаптивный краулер читает сайт и считает, сколько полезных данных он уже собрал. Вы ставите порог доверия. Когда счёт проходит порог, он останавливается. Всё сохраняется в состоянии, чтобы не терять прогресс. Так вы не тратите время на лишние страницы.
Краулер ранжирует куски текста и ссылки с помощью BM25. Это значит, что в модель уйдёт только важный текст. Для больших таблиц есть логическое разбиение. Колонки и заголовки сохраняются. Можно задать размер чанка и перекрытие, чтобы не терять контекст. Краулер убирает меню, рекламу и баннеры с печеньем, чтобы получить чистые данные для RAG и других задач.
| Функция | Что делает | Почему важно | | --- | --- | --- | | BM25 | Ранжирует куски и ссылки | Меньше шума и ниже цена обработки | | Адаптивный стоп | Останавливает при достижении порога | Экономит время и ресурсы | | Извлечение таблиц | Делит большие таблицы на логичные части | Сохраняет структуру и контекст |
Попробуйте Crawl4AI прямо сейчас. Скачайте, настройте порог и запустите краулер на своём компьютере. Это отличный инструмент для чистых данных и быстрых RAG-пайплайнов.
