建構開源人工智慧通訊引擎

挑戰：追蹤人工智慧進步

在 arXiv、GitHub 和各種新聞源上跟上人工智慧的突破是一項艱鉅的任務。 手動處理 40 個瀏覽器分頁不僅效率低下，而且還很糟糕。這是筆記型電腦崩潰的秘訣。

解決方案：AiLert – 開源答案

為了解決這個問題，我開發了 AiLert，一個利用 Python 和 AWS 的開源內容聚合器。 以下是技術概述：

核心架構

<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>

主要技術特點

1. 非同步內容檢索

   • 利用 aiohttp 進行並發請求。
   • 包含自訂速率限制，以避免資料來源過多。
   • 強大的錯誤處理和重試機制。

2. 智慧型重​​複資料刪除

<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. 無縫 AWS 整合

   • 利用 DynamoDB 實現可擴充且經濟高效的資料儲存。
   • 採用自動縮放以獲得最佳效能。

克服技術障礙

1.記憶體管理

使用 SQLite 的初步嘗試導致資料庫快速成長到 8.2GB。 此解決方案涉及使用策略性資料保留策略遷移到 DynamoDB。

2.內容處理

大量使用 JavaScript 的網站和速率限制帶來了重大挑戰。 使用客製化的抓取技術和智慧重試策略克服了這些問題。

3.重複資料刪除

識別不同格式的相同內容需要多階段匹配演算法以確保準確性。

加入 AiLert 社群！

我們歡迎在幾個關鍵領域做出貢獻：

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

在此處尋找程式碼和文件：

代碼：https://www.php.cn/link/883a8869eeaf7ba467da2a945d7771e2
文件：https://www.php.cn/link/883a8869eeaf7ba467da2a945d7771e2/blob/main/README.md

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