Cheerio
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开发者对网站到 Markdown 爬虫进行基准测试：速度 vs. 内容质量
一位开发者在五个真实网站上对其自定义的网站到 Markdown 爬虫与 Apify 的网站内容爬虫 (WCC) 进行了基准测试。开发者的工具 Website Markdown Crawler 在基本模式下更快、更便宜，但 Apify 的 WCC 在移除菜单和页脚等无关页面元素方面表现出色。两种工具都难以准确提取代码块和处理表格、标题等特定 HTML 结构，其中 WCC 在 Next.js 文档和 Intercom 帮助内容上出现了问题。
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LLM幻觉URL，绕过验证，返回空卡片
一位开发者遇到了一个问题，语言模型为食谱幻觉出了一个URL，该URL被无误地处理，最终显示了一个空的食谱卡片。该模型是从其训练数据中生成URL，而不是从可靠来源检索。发生这种情况是因为系统的验证检查侧重于URL的格式而不是其实际存在性，并且用于获取内容的工具并未为不存在的页面返回错误。修复方法包括更新系统以专门检查目标网站上的“未找到”模板，并确保在工具调用中使用的任何资源标识符都直接存在于用户的提示或之前的工具结果中。
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新的AI工具允许用户与网页内容聊天
一位开发者创建了 TooLong.AI，一个允许用户与任何网页内容聊天的 Web 应用程序。该工具抓取并清理网页内容，然后使用 TF-IDF 和关键词相似性提取最相关的信息。只有这些相关片段会被发送到 Groq 进行处理，从而能够就网页内容进行自然语言对话，而无需数据库或向量存储。
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LLM 取代脆弱的 CSS 选择器，实现强大的网络抓取
大型语言模型 (LLM) 正被用于替换网络抓取中脆弱的 CSS 选择器，提供一种更强大的数据提取方法。这种零样本 JSON 提取方法允许 LLM 将非结构化网络内容语义映射到预定义的模式，从而使抓取管道能够抵御网站更改。通过在将 HTML 输入 LLM 之前进行清理并将其转换为 Markdown，该过程可以减少令牌消耗、延迟，并通过缓解“中间丢失”问题来提高准确性。