Membina Enjin Surat Berita AI Sumber Terbuka

Cabaran: Menjejaki Kemajuan AI

Mengikuti perkembangan AI merentasi arXiv, GitHub dan pelbagai sumber berita ialah tugas yang monumental. Menyulap 40 tab penyemak imbas secara manual bukan sahaja tidak cekap; ia adalah resipi untuk kehancuran komputer riba.

Penyelesaian: AiLert – Jawapan Sumber Terbuka

Untuk menangani perkara ini, saya membangunkan AiLert, pengagregat kandungan sumber terbuka yang memanfaatkan Python dan AWS. Berikut ialah gambaran keseluruhan teknikal:

Seni Bina Teras

<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>

Ciri Teknikal Utama

1. Pendapatan Kandungan Tak Segerak

   • Menggunakan aiohttp untuk permintaan serentak.
   • Termasuk pengehadan kadar tersuai untuk mengelakkan sumber data yang berlebihan.
   • Mekanisme pengendalian ralat dan cuba semula yang teguh.

2. Deduplikasi Pintar

<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 </code>

3. Integrasi AWS yang lancar

   • Memanfaatkan DynamoDB untuk storan data berskala dan kos efektif.
   • Menggunakan penskalaan automatik untuk prestasi optimum.

Mengatasi Halangan Teknikal

1. Pengurusan Memori

Percubaan awal menggunakan SQLite menghasilkan pangkalan data 8.2GB yang berkembang pesat. Penyelesaian itu melibatkan pemindahan ke DynamoDB dengan dasar pengekalan data strategik.

2. Pemprosesan Kandungan

Tapak web dan had kadar JavaScript yang berat memberikan cabaran yang ketara. Ini telah diatasi menggunakan teknik mengikis tersuai dan strategi percubaan semula yang bijak.

3. Penyahduaan

Mengenal pasti kandungan yang sama merentas pelbagai format memerlukan algoritma padanan berbilang peringkat untuk memastikan ketepatan.

Sertai Komuniti AiLert!

Kami mengalu-alukan sumbangan dalam beberapa bidang utama:

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

Cari kod dan dokumentasi di sini:

Kod: https://www.php.cn/link/883a8869eeaf7ba467da2a945d7771e2
Dokumen: https://www.php.cn/link/883a8869eeaf7ba467da2a945d7771e2/blob/main/README.md

Atas ialah kandungan terperinci Membina Enjin Surat Berita AI Sumber Terbuka. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!