主要观点：AI 驱动的网络爬虫和数据提取非常重要，Crawl4AI 和 Ollama 可帮助应对挑战，二者结合能增强 AI 应用的准确性和效率。
关键信息：

• Crawl4AI 是强大的 AI 网络爬虫和数据提取工具，能处理复杂任务，可定制，方便从多种在线源提取数据并分析可视化，对数据科学家和机器学习工程师很有用。
• Ollama 是开源项目，可在本地运行大型语言模型，提供命令行界面和应用程序编程接口。
• 扩展之前的本地检索增强生成（RAG）设置，添加网络爬虫能力，可从在线源提取新鲜数据增强 AI 响应准确性和相关性。
• 本地 RAG 系统需多个组件，如源、加载器、转换器、嵌入模型、向量数据库、LLM 模型等，文中使用的组件有 Ollama 本地服务器、LLama 3 8b、all-MiniLM-L6-v2 嵌入模型、SQLiteVSS 向量数据库、LangChain 框架、Crawl4AI 爬虫引擎、Python 3.11.3 及 Jupyter notebook。
  重要细节：
• 安装必要库的代码，如安装 Crawl4ai、LangChain 等包，运行 post-installation setup 和验证安装等。
• 从维基百科网站提取信息的代码，包括异步爬虫操作及获取输出。
• 分割下载文本、嵌入文本、将文本嵌入 SQLite-VSS 表、进行相似性搜索及打印结果的代码步骤。
• 运行本地 Ollama 服务器、导入 langchain LLM 包并连接到本地服务器、使用 LangChain 提示提问及打印结果的代码步骤，注意响应时间可能因本地计算机资源而异。