HyperHRT versus HyperCrawl
HyperHRT
Ideal Para
Construindo aplicações de IA com recuperação em primeiro lugar
Otimizando procedimentos de treinamento
Aprimorando funcionalidades de IA existentes
Ajuste de modelos em tempo real
Forças Chave
Alta eficiência de ajuste fino
Leva menos tempo para integrar
Pode ser usado com pequenos modelos de linguagem
Recursos Principais
Ajuste fino descentralizado
Melhorias instantâneas de modelo
Otimização de desempenho em tempo real
Integração contínua
Redução da carga computacional
HyperCrawl
Ideal Para
Aprimorar o processo de recuperação para engenheiros de ML
Reduzir tempo e recursos para rastreamento da web
Simplificar a coleta de dados para treinamento de LLM
Melhorar a extração de dados da web para projetos de pesquisa
Forças Chave
Recuperação de dados rápida
Escalável para vários tamanhos de projeto
Consumo mínimo de recursos
Recursos Principais
I/O Assíncrono
Gestão de Concorrência
Manipulação Eficiente de Recursos
Rastreamento de URL Visitadas
Suporte a Loop de Eventos Aninhados