Ebben a részletes áttekintésben a műsorvezető a Crawl for AI nevű nyílt forráskódú webes adatgyűjtő eszközt mutatja be, amely lehetővé teszi, hogy bármilyen weboldalt gyorsan LLM-ek (nagy nyelvi modellek) számára ideális tudásformátummá alakítsunk. Bemutatja a közönségtől érkezett pozitív visszajelzéseket és azt, miként épült be ez a saját AI projektjeibe is, például az Archon ügynöképítőbe.
Foglalkozik a különböző weboldal-típusokból való információkinyerés problémáival, kiemelve három fő stratégiát: a sitemap.xml alapú teljes weboldal-lekérdezést, a navigációból történő linkfeltérképezést, valamint az új LLM.ext formátumot, amely egyetlen, LLM-re optimalizált dokumentációoldalt kínál. Ezek a módszerek különféle kihívásokat és lehetőségeket vetnek fel, például hogy miként lehet gyorsan és strukturáltan feltölteni tudásbázisokat, kezelni a nagy dokumentumokat és méretezni a folyamatokat.
Az eszköz bemutatása során demókkal szemléltetik a fő funkciókat: egyetlen oldal gyors betöltését és formázását markdown struktúrába, teljes weboldalak párhuzamos (batch) feldolgozását, valamint a dokumentációs csomagok feldarabolását kis részekre (chunking), hogy az LLM feldolgozás hatékonyabb lehessen.
A videó kiemeli a fejlesztők körében felmerült kérdéseket, például: Hogyan lehet kezelni, ha nincs sitemap? Miként érdemes strukturálni a lekérdezett adatokat? Melyik stratégiával lehet a legtöbb tudást kinyerni egy ismeretlen vagy bonyolult felépítésű oldalból? Ezeket a dilemmákat különböző valós példák segítségével elemzi.
Kirajzolódik, hogy miként kapcsolódnak egymáshoz az AI ügynökök, mint például az Archon, különféle adatbázisok (például Chroma DB) és segédeszközök, köztük a szponzorként bemutatott Aqua Voice, amely gépi beszéd alapú vezérlést tesz lehetővé fejlesztői környezetben.
Végül a műsorvezető új, izgalmas lehetőségeket vet fel, hogy miként fejleszthetné az Archont egy inkluzívabb, tudásbázisra fókuszáló projektté, és visszajelzést kér a nézőktől ezekkel az irányokkal kapcsolatban.
