НОВОСТЬ · CODING · #2938
Amazon описывает рабочий процесс с Crawl4AI для подготовки веб‑контента в Bedrock Knowledge Bases
AWS опубликовал руководство с примером, где открытый краулер Crawl4AI формирует Markdown и файлы метаданных, которые загружаются в Amazon S3 и затем индексируются Amazon Bedrock Knowledge Bases. В материале объясняется, когда использовать встроенный Web Crawler Bedrock, а когда — путь Crawl4AI для выборочной экстракции, пользовательских метаданных и удаления служебного содержимого; приводится ссылка на репозиторий aws‑samples и архитектура с EventBridge, ECS/Fargate и S3.
КЛЮЧЕВЫЕ ТЕЗИСЫ
- AWS опубликовал руководство с примером, где открытый краулер Crawl4AI формирует Markdown и файлы метаданных, которые загружаются в Amazon S3 и затем индексируются Amazon Bedrock Knowledge Bases.
- В материале объясняется, когда использовать встроенный Web Crawler Bedrock, а когда — путь Crawl4AI для выборочной экстракции, пользовательских метаданных и удаления служебного содержимого; приводится ссылка на репозиторий aws‑samples и архитектура с EventBridge, ECS/Fargate и S3.
- Это даёт пользователям Bedrock готовый пример для кастомной подготовки веб‑данных (удаление служебного контента, выборочная экстракция, метаданные), повышающей качество RAG‑ингеста без собственной разработки краулера.
ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО
Это даёт пользователям Bedrock готовый пример для кастомной подготовки веб‑данных (удаление служебного контента, выборочная экстракция, метаданные), повышающей качество RAG‑ингеста без собственной разработки краулера.