インフラストラクチャ
プロキシルーティング、ブラウザ実行、リトライ、利用制御は運用作業です。
Turn public web sources — search results, YouTube transcripts, Reddit discussions, and more — into normalized JSON your RAG pipeline can chunk, embed, and cite, without writing parsers.
課題
Retrieval-augmented generation is only as good as the data you feed it. Scraping raw HTML for a knowledge base means brittle parsers, messy text, and stale content. Teams need clean, structured public web data they can chunk, embed, and refresh on a schedule.
プロキシルーティング、ブラウザ実行、リトライ、利用制御は運用作業です。
生のページは、プロダクトやデータチームが利用できる安定したレコードに変換する必要があります。
ユースケースのランディングページは、購買者のワークフローや社内データモデルに直接対応させるべきです。
構造化された公開Webデータのワークフローには、明確な法務・プライバシー・プラットフォーム上の境界が引き続き必要です。
収集できるデータ
Example fields may include normalized text, titles, URLs, transcripts, and source metadata suitable for chunking and embedding.
関連する Crawlora API
プラットフォームページまたはエンドポイントのドキュメントから始め、本番統合の前に Playground で同じルートをテストしてください。
Collect search results and snippets as retrieval sources.
開くPull video metadata and transcripts for grounding.
開くFetch a video's transcript by id for chunking and embedding.
開くSearch public posts and comment threads for community knowledge.
開くThe broader pattern for feeding agents structured public web data.
開くワークフロー例
Crawlora はスクレイピング実行レイヤーをドキュメント化されたAPIの背後に保持するため、プロダクトはストレージ、分析、アラート、ユーザーワークフローに集中できます。
01
Choose the search queries, videos, subreddits, or topics that should ground your model.
02
Call the relevant endpoints from a scheduler to gather clean text and metadata, not raw HTML.
03
Split content into chunks and keep source URL, title, and timestamp for citations.
04
Embed chunks into your vector store with the source metadata attached.
05
Serve grounded answers with citations and re-run collection to keep the index fresh.
APIの例
Illustrative example using the documented YouTube transcript route. Check Docs for the current parameters and response fields.
GET https://api.crawlora.net/api/v1/youtube/transcript/dQw4w9WgXcQ
x-api-key: YOUR_API_KEY{
"code": 200,
"msg": "OK",
"data": [
{ "start": 0.0, "duration": 4.2, "text": "Welcome to the talk on retrieval pipelines" }
]
}構築できるもの
SaaSプロダクト、データチーム、AIエージェント、代理店、グロースチーム、社内インテリジェンスツール向けの実践的なワークフローパターンです。
Build a retrieval index from search results and snippets for a topic.
Ground answers in YouTube transcripts for course, talk, or product content.
Index Reddit discussions to answer questions with real community context.
Re-collect sources on a schedule so the index does not go stale.
Give agents structured web data via documented endpoints or hosted MCP tools.
Keep source URLs and titles so generated answers can cite their sources.
自社構築か購入か
カスタムスクレイパーはプロトタイプには有効です。本番のWebデータワークフローにはインフラ、モニタリング、安定した出力、明確な失敗時の挙動が必要です。
| DIYアプローチ | Crawloraアプローチ |
|---|---|
| Scrape and parse raw HTML for each source | Receive normalized JSON text and metadata ready to chunk |
| Maintain parsers as pages and layouts change | Use documented endpoints with stable response shapes |
| Run proxies, browsers, and retries for collection | Managed execution behind the API |
| Build usage metering and refresh scheduling from scratch | Use API-key usage tracking and credit-based pricing |
インフラストラクチャ
Crawlora はプラットフォーム別APIと、マネージドプロキシルーティング、ブラウザベースのレンダリング、リトライ、レート制限、利用状況トラッキング、スケーリング制御を組み合わせています。
責任ある利用
Use public web data responsibly in RAG pipelines and comply with applicable laws, source terms, third-party rights, and copyright. Keep source attribution, avoid personal data, and do not republish content beyond fair use. Crawlora利用規約を読む.
関連するユースケース
同じデータインフラとプロダクト購買者を共有することが多い実践的なワークフローを相互リンクします。
よくある質問
このワークフローでCrawloraの導入を検討している開発者・プロダクトチーム向けの回答です。
It is structured public web data — search results, transcripts, discussions — collected as normalized JSON so a retrieval-augmented generation pipeline can chunk, embed, and cite it.
Search results for breadth, YouTube transcripts for spoken content, and Reddit discussions for community knowledge, among other supported platforms.
Raw HTML is brittle and messy. Normalized JSON gives you clean text and metadata, so chunks embed better and citations are reliable.
Yes. Agents can call documented endpoints or Crawlora's hosted MCP tools to fetch grounding data at runtime.
Re-run collection on a schedule and re-embed changed content; cadence is up to your plan and responsible-use constraints.
Crawlora uses credit-based pricing per documented endpoint call. Estimate cost from the pricing page and endpoint docs.
Crawlora APIを閲覧し、Playgroundでリクエストをテストし、スクレイピングインフラ作業から本番のデータワークフローへ移行しましょう。