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FireCrawl是一款開源的AI爬蟲工具，專門用于Web數據提取并將其轉換為Markdown格式或其他結構化數據。它具備強大的抓取能力、智能的爬取狀態管理、多樣的輸出格式以及全面的SDK支持，適用于大語言模型訓練、檢索增強生成、數據驅動的開發項目、SEO與內容優化等多種應用場景。FireCrawl支持本地部署和在線使用，提供易于集成的API服務。

主要功能

FireCrawl的核心功能包括強大的抓取能力、智能的爬取狀態管理和多樣的輸出格式。它能夠抓取任何網站的內容，包括靜態頁面和復雜的動態網頁。通過分頁和流式傳輸功能，FireCrawl使大規模網頁抓取更加高效，并提供清晰的錯誤提示。此外，FireCrawl支持Markdown格式和結構化數據（如JSON）的輸出，并通過優化解析邏輯，輸出更干凈、更高質量的文本。

應用場景

FireCrawl在多個領域都有廣泛的應用。首先，它為大語言模型訓練提供了豐富的訓練數據。其次，在檢索增強生成（RAG）中，FireCrawl能夠獲取并整理數據，用于生成更精確、更豐富的文本內容。此外，FireCrawl還適用于數據驅動的開發項目，如訓練語言模型、構建知識圖譜和數據分析。在SEO與內容優化方面，FireCrawl可以爬取競爭對手網站內容，分析SEO策略，或監控網站內容變化。最后，FireCrawl提供易于使用的API，支持本地部署或在線使用，可無縫集成到現有服務或工具中。

安裝與使用

FireCrawl支持本地部署，但由于依賴多種語言（如Nodejs、Python、Rust），建議在線體驗。使用前需注冊FireCrawl并獲取API key。用戶可以通過API工具進行請求，或使用官方部署的網頁功能。FireCrawl還提供了Python SDK示例代碼，方便開發者快速上手。

項目特點

FireCrawl的特點包括抓取所有可訪問的子頁面，無需站點地圖；即使網站使用JavaScript呈現內容，也可以收集數據；返回干凈、格式良好的Markdown，可供在LLM應用程序中使用；并行協調爬行過程，以獲得最快的結果；緩存內容，因此不必等待完全抓取，除非存在新內容。FireCrawl由法學碩士工程師為法學碩士工程師構建，目前不能私有化部署，但可以在本地運行。

項目鏈接

FireCrawl的開源地址為：https://github.com/mendableai/firecrawl?，開發者可以在此獲取更多詳細信息和源碼。