DataFuel.dev
DataFuel.dev · Programmation
DataFuel.dev est une API de scraping web qui transforme des sites entiers en données propres prêtes pour le markdown, destinée aux pipelines RAG et à l'entraînement de modèles d'IA.
À propos de DataFuel.dev
Qu'est-ce que DataFuel.dev
DataFuel.dev est une plateforme de scraping web conçue pour ceux qui ont besoin de données d'entraînement et de récupération, pas d'un énième jouet d'automatisation de navigateur. Vous prenez un site ou une base de connaissances et vous obtenez un contenu structuré en markdown que votre stack LLM peut réellement utiliser. Un seul appel d'API gère le crawl, le nettoyage et la conversion de format.
La promesse est étroite à dessein. Beaucoup de scrapers vous livrent du HTML brut. Ils vous laissent retirer vous-même la navigation, les publicités et le texte répétitif. DataFuel saute cette étape entièrement, et le résultat arrive dans une base de données vectorielle sans travail de parsing supplémentaire quand vous alimentez un système de génération augmentée par récupération (RAG) qui a besoin d'entrées structurées à grande échelle.
Le point sensible, c'est le modèle de crédits. Chaque URL coûte un crédit. Le scraping par IA et la génération de schémas JSON par IA consomment 15 crédits par URL parce qu'ils passent par GPT-4o. Crawler quelques milliers de pages avec extraction par IA devient vite cher quand chaque page porte ce multiplicateur de 15. Connaissez votre volume avant de vous engager. C'est la différence entre un pipeline bon marché et une facture qui pique.
Pour commencer
- Inscrivez-vous sur le site de DataFuel pour obtenir une clé d'API et lancer l'essai gratuit de 3 jours.
- Collez une URL dans la démo du navigateur si vous voulez prévisualiser le markdown de sortie avant d'écrire du code.
- Pointez l'API vers une seule page ou confiez-lui un site entier pour que le crawler parcoure le domaine à votre place.
- Ajoutez des identifiants si la cible se trouve derrière une authentification, puis choisissez votre format de sortie (markdown, JSON ou TXT).
- Importez les résultats dans votre pipeline RAG, votre base vectorielle ou votre jeu de données d'affinage.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de DataFuel.dev.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Ingénieurs ML et LLM
- Développeurs RAG
- Équipes data de petites entreprises
- Créateurs indépendants
Tâches
- Transformer des sites de documentation en jeux de données prêts pour RAG
- Extraire du JSON structuré avec un schéma personnalisé
- Crawler du contenu à accès restreint
- Construire des pipelines de données d'entraînement
Cas d'usage
- Préparer une base de connaissances pour un chatbot d'assistance client
- Suivre l'actualité de l'IA et les articles de recherche
- Comparer un LLM sur du texte réel
- Migrer du contenu depuis un ancien CMS
Fonctionnalités clés
Crawl de site en une seule requête
Une requête couvre un site entier ou une base de connaissances entière. Le crawler de DataFuel suit les liens tout seul. Vous ne construisez pas à la main une liste d'URL pour un site de documentation ou un wiki. C'est le cœur de tout pipeline de données RAG qui a besoin de pages fraîches selon un calendrier. La sortie arrive en markdown propre, déjà débarrassé de la navigation et du bruit publicitaire qui polluent le HTML brut. Pour un travail RAG, c'est la différence entre des extraits utilisables et un projet de nettoyage.
Sortie optimisée pour le markdown et pensée pour RAG
Le format par défaut est du markdown réglé pour les pipelines de récupération et les bases vectorielles. Cette conversion de site web vers markdown conserve les titres, les listes et les liens. Cela donne à votre stratégie de découpage une structure réelle sur laquelle travailler. Vous pouvez aussi exporter du JSON pour des valeurs filtrées par IA ou du TXT brut quand vous n'avez besoin que du texte. Choisir le bon format dès le départ évite une étape de conversion plus tard, et le markdown est celui que veulent presque toutes les stacks RAG.
Accès au contenu restreint et authentifié
Vous pouvez pointer DataFuel vers des pages situées derrière un identifiant. Envoyez des identifiants avec la requête et l'API gère l'authentification pour atteindre la documentation privée, les wikis internes et les bases de connaissances restreintes. Selon DataFuel, les identifiants sont chiffrés au repos et en transit, et cela compte si vous crawlez des sources internes plutôt que des pages publiques. Tous les scrapers ne le font pas, et c'est un vrai manque quand vos meilleures données se trouvent derrière un identifiant.
Extraction JSON propulsée par GPT-4o
Définissez un schéma JSON personnalisé et l'API utilise GPT-4o pour tirer des valeurs structurées de chaque page. DataFuel annonce une précision d'extraction structurée de 100 % pour des champs comme les e-mails et d'autres données bien définies. Le revers, c'est le coût. L'extraction par IA consomme 15 crédits par URL au lieu d'un seul. Utilisez-la quand le gain en données structurées propres dépasse la dépense de 15 crédits. Pas idéale pour un crawl d'un million de pages, parfaite pour quelques centaines de pages à forte valeur.
Crawler avec nouvelles tentatives automatiques
Le crawler intégré parcourt les grands sites et relance les requêtes échouées sans que vous écriviez de gestion d'erreurs. Sur de gros domaines, cette fiabilité fait la différence entre un jeu de données complet et un jeu plein de trous. La concurrence évolue avec votre forfait, d'une seule requête en Freelancer jusqu'à 50 en simultané en Ultimate, donc un crawl lent au niveau d'entrée devient bien plus rapide à mesure que vous montez.
Intégrations avec des constructeurs sans code
DataFuel se connecte à Zapier et Make, ce qui permet de déclencher un crawl depuis un flux sans code au lieu d'un script. Le support natif de n8n est annoncé comme à venir. Si votre équipe s'appuie sur des outils d'automatisation plutôt que sur une base de code, cela garde la préparation des données dans les outils que vous utilisez déjà. Aucun code de liaison.
Avantages et inconvénients
Avantages
- La sortie est du markdown prêt pour un LLM dès le départ, donc aucune étape de nettoyage avant qu'un pipeline RAG puisse l'utiliser.
- Une seule requête d'API crawle un site entier, ce qui supprime le besoin de maintenir votre propre crawler.
- Gère le contenu authentifié et restreint, ouvrant des documents privés et des bases de connaissances internes.
- Fonctionne avec des schémas JSON personnalisés via GPT-4o pour l'extraction structurée comme les e-mails et les prix.
- S'intègre à Zapier et Make, et le support de n8n arrive.
Inconvénients
- Le scraping par IA et la génération de schémas JSON coûtent 15 crédits par URL, donc les gros travaux d'extraction par IA épuisent vite les crédits.
- Les tarifs publiés des forfaits n'étaient pas visibles sur le site public, ce qui complique la budgétisation avant de s'inscrire.
- Le niveau gratuit n'est qu'un essai de 3 jours plutôt qu'un forfait gratuit continu, donc tester sur la durée implique de payer.
- Comme la plateforme est récente, la documentation communautaire est mince, donc vous dépendez davantage du support officiel pour les cas limites.
Questions fréquentes
Il crawle des sites web et des bases de connaissances et renvoie le contenu sous forme de données propres et structurées en markdown. Le but est de sauter le nettoyage manuel qui se trouve d'ordinaire entre le HTML brut et un jeu de données prêt pour un LLM. Voyez-le comme un convertisseur de site web vers markdown qui tourne à l'échelle d'une API.
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