এআই অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ওয়েব ডেটা গঠনের জন্য ফায়ারক্রল জেমিনি ২.৫ প্রো ব্যবহার করে

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) অ্যাপ্লিকেশন, যেমন রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন (আরএজি) সিস্টেম এবং স্বায়ত্তশাসিত এজেন্ট, ক্রমবর্ধমানভাবে ওয়েব থেকে লাইভ, বাস্তব-বিশ্বের তথ্য অ্যাক্সেসের প্রয়োজন বোধ করে। তবে, ওয়েব কন্টেন্ট প্রায়শই অসংগঠিত, গতিশীল এবং অসঙ্গতিপূর্ণ হয়, যা ডেভেলপারদের জন্য নির্ভরযোগ্য ডেটা নিষ্কাশনকে একটি গুরুত্বপূর্ণ চ্যালেঞ্জ করে তোলে।

ফায়ারক্রল, একটি এআই-প্রথম ওয়েব ডেটা প্ল্যাটফর্ম, এমন এপিআই সরবরাহ করে যা ডেভেলপার এবং এআই সিস্টেমগুলিকে প্রোগ্রাম্যাটিকভাবে ওয়েব ডেটা খুঁজে বের করতে, আনতে, পার্স করতে এবং স্কেলে কাঠামোগত করতে সক্ষম করে। তারা ঐতিহ্যবাহী ওয়েব স্ক্র্যাপিংয়ের জটিলতাকে বিমূর্ত করে, অসংগঠিত ওয়েব কন্টেন্টকে পরিষ্কার, ব্যবহারযোগ্য ডেটাতে রূপান্তর করে।

এটি অর্জনের জন্য, ফায়ারক্রল তার মূল এক্সট্রাকশন ইঞ্জিনকে শক্তিশালী করার জন্য জেমিনি 2.5 প্রো ব্যবহার করে। জেমিনি মডেলগুলি বিভিন্ন এবং অনিয়মিত ওয়েব কন্টেন্ট সঠিকভাবে বিশ্লেষণ করার জন্য প্রয়োজনীয় উন্নত ভাষা বোঝার এবং যুক্তি ক্ষমতা প্রদান করে।

ফায়ারক্রলের লক্ষ্য হলো সম্পূর্ণ ওয়েবকে এআই সিস্টেমের জন্য অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলা। ঐতিহ্যবাহী নিয়ম-ভিত্তিক ওয়েব স্ক্র্যাপিং পদ্ধতিগুলি প্রায়শই ভঙ্গুর এবং নিয়মিত রক্ষণাবেক্ষণের প্রয়োজন হয় কারণ ওয়েবসাইটের কাঠামো ঘন ঘন পরিবর্তিত হয়। ফায়ারক্রলের এমন একটি সমাধানের প্রয়োজন ছিল যা প্রেক্ষাপট বুঝতে এবং নির্ভরযোগ্যভাবে ডেটা বের করতে সক্ষম, এমনকি অত্যন্ত পরিবর্তনশীল উৎস থেকেও।

Firecrawl জেমিনি 2.5 প্রো ব্যবহার করে দুটি মূল পণ্য তৈরি করেছে:

• স্মার্টস্ক্র্যাপ: একটি এক্সট্রাকশন টুল যা জেমিনি ২.৫ প্রো-এর ভাষা বোঝাপড়া এবং যুক্তি ক্ষমতা ব্যবহার করে কাঁচা HTML কে JSON বা কী-মান জোড়ার মতো কাঠামোগত আউটপুটে রূপান্তর করে। এটি কেবল একটি পৃষ্ঠায় তার অবস্থানের পরিবর্তে ব্যবহারকারী-নির্দিষ্ট লক্ষ্যগুলির সাথে সম্পর্কিত ডেটার অর্থ বোঝার মাধ্যমে প্রসঙ্গ-সচেতন এক্সট্রাকশন সম্পাদন করে।
• FIRE-1: একটি পরীক্ষামূলক এজেন্ট ফ্রেমওয়ার্ক যা ব্যবহারকারীর উদ্দেশ্য ব্যাখ্যা করতে, ওয়েব কন্টেন্ট নেভিগেট করতে এবং লাইভ ওয়েব ডেটার উপর ভিত্তি করে আউটপুট তৈরি করতে জেমিনি 2.5 প্রো ব্যবহার করে।

ফায়ারক্রল প্রায় এক সপ্তাহের মধ্যে তাদের পণ্যগুলিতে জেমিনি ২.৫ প্রো সংহত করে। তারা তাদের এজেন্ট আর্কিটেকচারের মধ্যে মডেলের যুক্তি এবং টুল কলিং ক্ষমতাগুলিকে কাজে লাগায়।

FIRE-1 এজেন্ট ফ্রেমওয়ার্কে, মডেলটি একটি এজেন্ট লুপের মধ্যে কাজ করে যা জেমিনি 2.5 প্রো-এর যুক্তিকে নির্ধারক নিয়ন্ত্রণ প্রবাহের সাথে একত্রিত করে। প্রক্রিয়াটি নিম্নরূপ কাজ করে:

• ইনপুট: এজেন্ট ওয়েবপেজ ডকুমেন্ট অবজেক্ট মডেল (DOM) এবং একটি নির্ধারিত ব্যবহারকারীর লক্ষ্য (যেমন, "এই ওয়েবসাইটের সমস্ত পৃষ্ঠা আমাকে পান") পায়।
• যুক্তি: জেমিনি ২.৫ প্রো ইনপুট বিশ্লেষণ করে এবং প্রয়োজনীয় পদক্ষেপ নির্ধারণ করে।
• এক্সিকিউশন: মডেলটি টুল কলিং (ফাংশন কল) এর মাধ্যমে এই ক্রিয়াগুলি সম্পাদন করে। নেভিগেশন কাজের জন্য, এজেন্ট স্বায়ত্তশাসিতভাবে প্রয়োজনীয় ডেটা পুনরুদ্ধার করতে click(next_page) এর মতো ফাংশনগুলি ব্যবহার করতে পারে।

এক্সট্রাকশন অ্যাকুরেসি এবং জটিল ওয়েব পার্সিংয়ের তুলনামূলক অভ্যন্তরীণ মানদণ্ডে, জেমিনি ২.৫ প্রো ফায়ারক্রলের মূল্যায়ন করা অন্যান্য মডেলগুলিকে উল্লেখযোগ্যভাবে ছাড়িয়ে গেছে।

Firecrawl-এর অভ্যন্তরীণ মূল্যায়নে Gemini 2.5 Pro ৯৮% নির্ভুলতা অর্জন করেছে। পরীক্ষিত পরবর্তী সেরা মডেলটি প্রায় ৮০% নির্ভুলতা অর্জন করেছে। এই কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি সরাসরি উচ্চ-মানের নিষ্কাশন আউটপুট এবং উৎপাদন কাজের চাপে আরও নির্ভরযোগ্য এজেন্ট আচরণের উপর প্রভাব ফেলে।

"আমাদের অভ্যন্তরীণ পরীক্ষায়, জেমিনি 2.5 আমাদের ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রতিটি গুরুত্বপূর্ণ মাত্রায় বিকল্পগুলিকে ধারাবাহিকভাবে ছাড়িয়ে গেছে: নিষ্কাশন নির্ভুলতা, জটিল যুক্তি, বিলম্বিতা এবং সামগ্রিক থ্রুপুট," সিয়ারলা উল্লেখ করেছেন।

জেমিনি মডেলগুলি এখন ফায়ারক্রলের এআই অবকাঠামোর একটি মৌলিক উপাদান, যা তাদেরকে এআই পণ্যগুলির জন্য নির্ভরযোগ্য ওয়েব ডেটা পাইপলাইন সরবরাহ করতে সক্ষম করে।

ফায়ারক্রল বর্তমানে জেমিনি ২.৫ ফ্ল্যাশের ব্যবহারের মূল্যায়ন করছে যেখানে অতি-নিম্ন ল্যাটেন্সির প্রয়োজন হয়, যেখানে রিয়েল-টাইম এজেন্টিক ইন্টারঅ্যাকশন অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। জেমিনি মডেল পরিবার বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে, ফায়ারক্রল বাস্তব-বিশ্বের ওয়েব ডেটার সাথে এআই এজেন্টদের কীভাবে ইন্টারঅ্যাক্ট করা যায় তা আরও উন্নত করার জন্য নতুন ক্ষমতা সংহত করার পরিকল্পনা করছে।

আপনার নিজস্ব অ্যাপ্লিকেশন তৈরি শুরু করতে, আমাদের API ডকুমেন্টেশনে জেমিনি মডেলগুলির ক্ষমতাগুলি অন্বেষণ করুন।