看看網頁版全文 ⇨ 用爬蟲作為Dify的知識庫：Firecrawl / Using a Web Crawler as Dify's Knowledge Base: Firecrawl https://blog.pulipuli.info/2025/01/using-a-web-crawler-as-difys-knowledge-base-firecrawl.html Dify的知識庫能夠取自網路資料，再搭配我們自架的Coolcrawl來取代公開服務Firecrawl，就能夠抓取內部區域網路裡面的網路資料。 接下來就讓我們來看看這要怎麼實作吧。 Dify's knowledge base can draw from online data, and by combining it with our self-hosted Coolcrawl (instead of the public service Firecrawl), it can also crawl data within the intranet. Let's take a look at how to implement this.。 ---- # Firecrawl 大型語言模型專用爬蟲 / Firecrawl: A Web Crawler for Large Language Models。 https://www.firecrawl.dev/。 Firecrawl 是一款專為大型語言模型（LLM）設計的網路爬蟲工具，它能將整個網站轉換成適合 LLM 使用的 Markdown 格式或結構化資料。 與傳統爬蟲不同，Firecrawl 不需要網站地圖，就能自動抓取網站及其所有可存取的子頁面。 這項功能讓使用者可以輕鬆地從任何網站擷取內容，進而將這些資料用於訓練大型語言模型或建立檢索增強生成（RAG）系統。 Firecrawl 特別擅長處理使用 JavaScript 動態產生內容的網站，並能將這些內容轉換成 LLM 可以理解的格式，這在處理現代複雜網站時非常重要。 Firecrawl 提供多種使用方式，包括 API 介面和 SDK (軟體開發套件)，方便使用者將其整合到不同的專案中。 它不僅支援抓取網頁內容，還能進行資料清理和擷取，確保產出的資料品質。 Firecrawl 就像一個智慧機器人，從使用者提供的網頁開始，自動找到並存取網站上的所有其他頁面，擷取主要內容、並去除廣告等不必要的元素，然後將這些資訊整理好，方便使用者使用。 https://github.com/sugarforever/coolcrawl/blob/main/README.md。 Firecrawl雖然有在GitHub上開放部分程式碼，但本身還是需要仰賴它的雲端服務才能運作。 ---- 繼續閱讀 ⇨ 用爬蟲作為Dify的知識庫：Firecrawl / Using a Web Crawler as Dify's Knowledge Base: Firecrawl https://blog.pulipuli.info/2025/01/using-a-web-crawler-as-difys-knowledge-base-firecrawl.html
看看網頁版全文 ⇨ 用爬蟲作為Dify的知識庫：Firecrawl / Using a Web Crawler as Dify's Knowledge Base: Firecrawl https://blog.pulipuli.info/2025/01/using-a-web-crawler-as-difys-knowledge-base-firecrawl.html Dify的知識庫能夠取自網路資料，再搭配我們自架的Coolcrawl來取代公開服務Firecrawl，就能夠抓取內部區域網路裡面的網路資料。 接下來就讓我們來看看這要怎麼實作吧。 Dify's knowledge base can draw from online data, and by combining it with our self-hosted Coolcrawl (instead of the public service Firecrawl), it can also crawl data within the intranet. Let's take a look at how to implement this.。 ---- # Firecrawl 大型語言模型專用爬蟲 / Firecrawl: A Web Crawler for Large Language Models。 https://www.firecrawl.dev/。 Firecrawl 是一款專為大型語言模型（LLM）設計的網路爬蟲工具，它能將整個網站轉換成適合 LLM 使用的 Markdown 格式或結構化資料。 與傳統爬蟲不同，Firecrawl 不需要網站地圖，就能自動抓取網站及其所有可存取的子頁面。 這項功能讓使用者可以輕鬆地從任何網站擷取內容，進而將這些資料用於訓練大型語言模型或建立檢索增強生成（RAG）系統。 Firecrawl 特別擅長處理使用 JavaScript 動態產生內容的網站，並能將這些內容轉換成 LLM 可以理解的格式，這在處理現代複雜網站時非常重要。 Firecrawl 提供多種使用方式，包括 API 介面和 SDK (軟體開發套件)，方便使用者將其整合到不同的專案中。 它不僅支援抓取網頁內容，還能進行資料清理和擷取，確保產出的資料品質。 Firecrawl 就像一個智慧機器人，從使用者提供的網頁開始，自動找到並存取網站上的所有其他頁面，擷取主要內容、並去除廣告等不必要的元素，然後將這些資訊整理好，方便使用者使用。 https://github.com/sugarforever/coolcrawl/blob/main/README.md。 Firecrawl雖然有在GitHub上開放部分程式碼，但本身還是需要仰賴它的雲端服務才能運作。 ---- 繼續閱讀 ⇨ 用爬蟲作為Dify的知識庫：Firecrawl / Using a Web Crawler as Dify's Knowledge Base: Firecrawl https://blog.pulipuli.info/2025/01/using-a-web-crawler-as-difys-knowledge-base-firecrawl.html
