Aufbau einer Open-Source-KI-Newsletter-Engine

Die Herausforderung: KI-Fortschritte verfolgen

Über die KI-Durchbrüche in arXiv, GitHub und verschiedenen Nachrichtenquellen auf dem Laufenden zu bleiben, ist eine gewaltige Aufgabe. Das manuelle Jonglieren von 40 Browser-Registerkarten ist nicht nur ineffizient; Es ist ein Rezept für einen Laptop-GAU.

Die Lösung: AiLert – Eine Open-Source-Antwort

Um dieses Problem anzugehen, habe ich AiLert entwickelt, einen Open-Source-Inhaltsaggregator, der Python und AWS nutzt. Hier ist eine technische Übersicht:

Kernarchitektur

<code># Initial (inefficient) approach
for source in sources:
    content = fetch_content(source)  # Inefficient!

# Current asynchronous implementation
async def fetch_content(session, source):
    async with session.get(source.url) as response:
        return await response.text()</code>

Wichtige technische Merkmale

1. Asynchroner Inhaltsabruf

   • Verwendet aiohttp für gleichzeitige Anfragen.
   • Beinhaltet eine benutzerdefinierte Ratenbegrenzung, um überwältigende Datenquellen zu vermeiden.
   • Robuste Fehlerbehandlungs- und Wiederholungsmechanismen.

2. Intelligente Deduplizierung

<code>def similarity_check(text1, text2):
    # Embedding-based similarity check
    emb1, emb2 = get_embeddings(text1, text2)
    score = cosine_similarity(emb1, emb2)

    # Fallback to fuzzy matching if embedding similarity is low
    return fuzz.ratio(text1, text2) if score < threshold else score</code>

3. Nahtlose AWS-Integration

   • Nutzt DynamoDB für eine skalierbare und kostengünstige Datenspeicherung.
   • Verwendet automatische Skalierung für optimale Leistung.

Technische Hürden überwinden

1. Speicherverwaltung

Erste Versuche mit SQLite führten zu einer schnell wachsenden 8,2-GB-Datenbank. Die Lösung umfasste die Migration zu DynamoDB mit strategischen Datenaufbewahrungsrichtlinien.

2. Inhaltsverarbeitung

JavaScript-lastige Websites und Ratenbeschränkungen stellten erhebliche Herausforderungen dar. Diese wurden mithilfe individueller Scraping-Techniken und intelligenter Wiederholungsstrategien überwunden.

3. Deduplizierung

Die Identifizierung identischer Inhalte in verschiedenen Formaten erforderte einen mehrstufigen Matching-Algorithmus, um die Genauigkeit sicherzustellen.

Treten Sie der AiLert-Community bei!

Wir freuen uns über Beiträge in mehreren Schlüsselbereichen:

<code>- Performance enhancements
- Improved content categorization
- Template system refinements
- API development</code>

Den Code und die Dokumentation finden Sie hier:

Code: https://www.php.cn/link/883a8869eeaf7ba467da2a945d7771e2
Dokumente: https://www.php.cn/link/883a8869eeaf7ba467da2a945d7771e2/blob/main/README.md

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAufbau einer Open-Source-KI-Newsletter-Engine. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!