构建开源人工智能通讯引擎

挑战：追踪人工智能进步

在 arXiv、GitHub 和各种新闻源上跟上人工智能的突破是一项艰巨的任务。 手动处理 40 个浏览器选项卡不仅效率低下，而且还很糟糕。这是笔记本电脑崩溃的秘诀。

解决方案：AiLert – 开源答案

为了解决这个问题，我开发了 AiLert，一个利用 Python 和 AWS 的开源内容聚合器。 以下是技术概述：

核心架构

<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>

主要技术特点

1. 异步内容检索

   • 利用 aiohttp 进行并发请求。
   • 包括自定义速率限制，以避免数据源过多。
   • 强大的错误处理和重试机制。

2. 智能重复数据删除

<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. 无缝 AWS 集成

   • 利用 DynamoDB 实现可扩展且经济高效的数据存储。
   • 采用自动缩放以获得最佳性能。

克服技术障碍

1.内存管理

使用 SQLite 的初步尝试导致数据库快速增长到 8.2GB。 该解决方案涉及使用战略数据保留策略迁移到 DynamoDB。

2.内容处理

大量使用 JavaScript 的网站和速率限制带来了重大挑战。 使用定制的抓取技术和智能重试策略克服了这些问题。

3.重复数据删除

识别不同格式的相同内容需要多阶段匹配算法以确保准确性。

加入 AiLert 社区！

我们欢迎在几个关键领域做出贡献：

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

在此处查找代码和文档：

代码：https://www.php.cn/link/883a8869eeaf7ba467da2a945d7771e2
文档：https://www.php.cn/link/883a8869eeaf7ba467da2a945d7771e2/blob/main/README.md

以上是构建开源人工智能通讯引擎的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！