オープンソース AI ニュースレター エンジンの構築

課題: AI の進歩を追跡

arXiv、GitHub、さまざまなニュースソースにわたる AI の進歩を追い続けることは、大変な仕事です。 40 個のブラウザ タブを手動で操作するのは非効率なだけではありません。それはラップトップのメルトダウンのレシピです。

解決策: AiLert – オープンソースの回答

これに対処するために、私は Python と AWS を活用したオープンソースのコンテンツ アグリゲーターである AiLert を開発しました。 技術的な概要は次のとおりです:

コアアーキテクチャ

<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>

主要な技術的特徴

1. 非同期コンテンツ取得

   • 同時リクエストには aiohttp を使用します。
   • 大量のデータソースを回避するためのカスタムレート制限が含まれています。
   • 堅牢なエラー処理と再試行メカニズム。

2. インテリジェントな重複排除

<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 < threshold else score</code>

3. シームレスな AWS 統合

   • DynamoDB を活用して、スケーラブルでコスト効率の高いデータ ストレージを実現します。
   • 最適なパフォーマンスを実現するために自動スケーリングを採用します。

技術的なハードルを克服する

1.メモリ管理

SQLite を使用した最初の試みでは、8.2 GB のデータベースが急速に増加しました。 このソリューションには、戦略的なデータ保持ポリシーを備えた DynamoDB への移行が含まれていました。

2.コンテンツ処理

JavaScript を多用する Web サイトとレート制限には、大きな課題がありました。 これらは、カスタマイズされたスクレイピング技術とインテリジェントな再試行戦略を使用して克服されました。

3.重複排除

さまざまな形式で同一のコンテンツを識別するには、精度を確保するために多段階のマッチング アルゴリズムが必要でした。

AiLert コミュニティに参加しましょう!

私たちはいくつかの主要分野での貢献を歓迎します:

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

ここでコードとドキュメントを見つけてください:

コード: https://www.php.cn/link/883a8869eeaf7ba467da2a945d7771e2
ドキュメント: https://www.php.cn/link/883a8869eeaf7ba467da2a945d7771e2/blob/main/README.md

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