Trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay, trích xuất thông tin từ các trang web là điều cần thiết cho các mục đích khác nhau như trí thông minh kinh doanh, nghiên cứu thị trường và phân tích cạnh tranh. Củ web, quá trình tự động rút dữ liệu từ các trang web, đã trở thành một công cụ quan trọng. Tuy nhiên, các phương pháp cạo web truyền thống thường yêu cầu mã hóa phức tạp và cập nhật thường xuyên do những thay đổi trong cấu trúc trang web. Đây là nơi Scrapegraphai phát huy tác dụng, một thư viện Python nguồn mở sáng tạo nhằm mục đích biến đổi cào web bằng cách khai thác các khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Điểm chính

• Scrapegraphai là một thư viện Python nguồn mở, hợp lý hóa việc quét web.
• Nó sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để trích xuất dữ liệu từ các trang web hiệu quả hơn.
• Công cụ này làm giảm nhu cầu can thiệp của nhà phát triển liên tục bằng cách thích ứng với các thay đổi trong các trang web.
• Nó hỗ trợ một loạt các LLM bao gồm GPT, Song Tử, Groq, Azure và khuôn mặt ôm.
• Cài đặt rất đơn giản với PIP, và sử dụng môi trường ảo được khuyến nghị.
• Scrapegraphai cho phép người dùng cạo dữ liệu và trích xuất thông tin cụ thể với ít mã hơn so với các phương thức truyền thống.
• Lưu trữ địa phương thông qua Ollama cung cấp một môi trường cạo riêng và hiệu quả.

Hiểu về việc cạo web và sự tiến hóa của nó

Kỷ nguyên quét web truyền thống

Xóa web đã xuất hiện từ cuối những năm 1990 và đầu những năm 2000, khi internet bắt đầu phát triển. Trước đó, Scraping liên quan đến mã hóa chuyên sâu để trích xuất dữ liệu từ các trang HTML. Mã hóa tùy chỉnh là rất quan trọng để điều hướng qua các cấu trúc HTML khác nhau được tìm thấy trực tuyến. Các biểu thức thông thường thường được sử dụng để phân tích dữ liệu HTML, vừa tẻ nhạt vừa phức tạp. Phương pháp này chủ yếu được sử dụng trong các ứng dụng ngoại tuyến, yêu cầu cập nhật thủ công để lên mạng. Toàn bộ quá trình yêu cầu thời gian và chuyên môn đáng kể, làm cho nó chủ yếu truy cập cho những người có kỹ năng mã hóa nâng cao.

Theo thời gian, nhiều công cụ và kỹ thuật đã xuất hiện để đơn giản hóa việc cạo web. Python, với hệ sinh thái thư viện mạnh mẽ, đã trở thành ngôn ngữ ưa thích cho nhiệm vụ này. Các thư viện như súp đẹp và phế liệu đã cung cấp các phương pháp trích xuất dữ liệu có cấu trúc hơn, nhưng thách thức thích nghi với việc thay đổi cấu trúc trang web vẫn tồn tại.

Cảnh quan hiện đã chuyển đổi đáng kể với việc giới thiệu các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tự động hóa phần lớn sự phức tạp trong việc cạo web truyền thống. Hãy khám phá một công cụ đã làm cho điều này dễ dàng hơn.

Giới thiệu Scrapegraphai: Web Scraping Reimaged

Scrapegraphai nổi lên như một giải pháp mạnh mẽ, sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn điều khiển AI để tự động hóa và đơn giản hóa quá trình cạo web. Đó là một thư viện Python nguồn mở được thiết kế để cách mạng hóa cách chúng ta tiếp cận cào web.

Không giống như các công cụ cạo web truyền thống thường phụ thuộc vào các mẫu cố định hoặc điều chỉnh thủ công, Scrapegraphai thích nghi với các thay đổi trong cấu trúc trang web, giảm thiểu nhu cầu can thiệp của nhà phát triển liên tục. Nó nổi bật bằng cách tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các đường ống dựa trên biểu đồ mô-đun để tự động hóa dữ liệu từ các nguồn khác nhau.

Thư viện này cung cấp một giải pháp linh hoạt và bảo trì thấp hơn so với các công cụ cạo truyền thống. Nó cho phép người dùng dễ dàng trích xuất thông tin cụ thể từ đánh dấu HTML mà không cần mã hóa rộng rãi hoặc xử lý các biểu thức thông thường phức tạp. Bạn chỉ cần chỉ định thông tin bạn cần và Scrapegraphai chăm sóc phần còn lại. Nó hỗ trợ nhiều LLM, bao gồm GPT, Gemini, Groq và Azure, cũng như các mô hình cục bộ có thể chạy trên máy của bạn bằng Ollama.

Các thành phần chính và kiến ​​trúc

Scrapegraphai sử dụng các nút phân tích phân tích khác nhau để xử lý tất cả các nút HTML trong các phần khác nhau. Nó sử dụng các nút tìm kiếm để xác định chính xác các khu vực cụ thể trong trang HTML. Trình tạo đồ thị thông minh hơn quản lý tất cả ngôn ngữ đánh dấu trong HTML.

Đây là một cái nhìn tổng quan nhanh về kiến ​​trúc của nó:

• Các loại nút: Scrapegraphai sử dụng các nút phân tích cú pháp khác nhau để xử lý các phần khác nhau của HTML, bao gồm các nút có điều kiện, các nút tìm nạp, nút phân tích cú pháp, nút RAG và các nút tìm kiếm. Các nút này cho phép phân tích cú pháp có điều kiện, tìm nạp dữ liệu, phân tích cú pháp nội dung và tìm kiếm thông tin liên quan trong cấu trúc HTML.
• Trình tạo đồ thị: Trình tạo đồ thị thông minh hơn của Scrapegraphai đơn giản hóa việc trích xuất thông tin mong muốn bằng cách xử lý tất cả ngôn ngữ đánh dấu HTML.
• Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM): Scrapegraphai hỗ trợ các LLM như Song Tử và OpenAI, tận dụng khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên của chúng để trích xuất dữ liệu hiệu quả.

Khả năng xác định đồ thị của thư viện hoặc để LLM tạo biểu đồ dựa trên lời nhắc thêm một lớp linh hoạt phục vụ cho các nhu cầu của người dùng và yêu cầu dự án khác nhau. Kiến trúc cấp cao này giúp thực hiện các đường ống quét phức tạp dễ dàng hơn với mã hóa tối thiểu.

Thiết lập Scrapegraphai: Cài đặt và Cấu hình

Điều kiện tiên quyết và các bước cài đặt

Trước khi lặn vào Scrapegraphai, hãy đảm bảo hệ thống của bạn đáp ứng các điều kiện tiên quyết cần thiết.

Đây là một hướng dẫn chi tiết để thiết lập mọi thứ:

1. Phiên bản Python: Scrapegraphai yêu cầu Python 3.9 trở lên, nhưng không quá 3.12. Python 3.10 thường là đủ.
2. PIP: Đảm bảo bạn có phiên bản PIP mới nhất, trình cài đặt gói Python. Bạn có thể cập nhật nó bằng cách sử dụng pip install --upgrade pip .
3. Ollama (Tùy chọn): Nếu bạn có kế hoạch chạy các mô hình ngôn ngữ lớn cục bộ, bạn sẽ cần cài đặt Ollama. Kiểm tra tài liệu để biết hướng dẫn cài đặt và thiết lập chi tiết.

Khi bạn đã xác nhận những điều kiện tiên quyết này, việc cài đặt Scrapegraphai rất đơn giản:

 pip install scrapegraphai

Rất khuyến khích cài đặt Scrapegraphai trong môi trường ảo (Conda, VENV, v.v.) để tránh xung đột với các gói Python khác trong hệ thống của bạn.

Đối với người dùng Windows, bạn có thể sử dụng hệ thống con Windows cho Linux (WSL) để cài đặt các thư viện bổ sung.

Chọn mô hình ngôn ngữ lớn đúng

Một trong những quyết định chính khi sử dụng Scrapegraphai là chọn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) phù hợp cho nhu cầu quét web của bạn. Scrapegraphai hỗ trợ các LLM khác nhau, mỗi LLM có điểm mạnh và khả năng của nó:

• Các mô hình GPT của Openai: GPT-3.5 Turbo và GPT-4 là các tùy chọn mạnh mẽ cho các tác vụ cạo web có mục đích chung. Những mô hình này có thể hiểu một cách hiệu quả và trích xuất thông tin từ các cấu trúc trang web khác nhau.
• Gemini: Cung cấp khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến, làm cho nó phù hợp với các tác vụ trích xuất dữ liệu phức tạp.
• Groq: Được biết đến với tốc độ và hiệu quả của nó, Groq là một lựa chọn tuyệt vời khi bạn cần xử lý khối lượng lớn dữ liệu web một cách nhanh chóng.
• Azure: Cung cấp bảo mật và khả năng mở rộng cấp doanh nghiệp, làm cho nó trở nên lý tưởng cho các tổ chức với các yêu cầu bảo mật dữ liệu nghiêm ngặt.
• Hugging Face: Cung cấp một loạt các LLM nguồn mở, cho phép bạn tùy chỉnh và tinh chỉnh các mô hình cho các tác vụ quét web cụ thể.

Đối với những người quan tâm đến quyền riêng tư hoặc chi phí dữ liệu, Scrapegraphai cho phép bạn chạy các LLM cục bộ bằng cách sử dụng Ollama. Thiết lập này cho phép bạn tận dụng sức mạnh của LLM mà không cần dựa vào các dịch vụ bên ngoài.

Ví dụ thực tế: Scraping với Scrapegraphai

Thiết lập các mô hình Openai

Để kết nối và sử dụng các mô hình OpenAI, bạn sẽ cần nhập các thư viện cần thiết và thiết lập khóa API của mình. Dưới đây là một ví dụ về cách định cấu hình Scrapegraphai với các mô hình GPT của Openai:

 import os from dotenv import load_dotenv from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph from scrapegraphai.utils import prettify_exec_info load_dotenv ()
openai_key = os.getenv ("openai_apikey")
 graph_config = {
"LLM": {
"API_KEY": Openai_key,
"Mô hình": "GPT-3.5-TURBO",
}
}
 Khởi tạo SmartScraperGraph với lời nhắc, nguồn và cấu hình
 Smart_scraper_graph = SmartScraperGraph (
nhắc nhở = "Liệt kê cho tôi tất cả các dự án với tiêu đề và mô tả của họ.",
Nguồn = " https://perinim.github.io/projects/ ",
config = graph_config
)
 Chạy SmartScraperGraph và lưu trữ kết quả
 result = smart_scraper_graph.run ()
in (kết quả)

Trong ví dụ này, từ điển graph_config được xác định để chỉ định khóa API và mô hình bạn muốn sử dụng (GPT-3.5-TURBO). Sau đó, SmartScraperGraph được khởi tạo với lời nhắc, URL nguồn và cấu hình. Cuối cùng, phương thức run() được gọi để thực hiện quá trình cạo và in kết quả.

Cấu hình mô hình địa phương

Đối với các mô hình cục bộ, Scrapegraphai yêu cầu cấu hình hơn một chút, nhưng nó vẫn đơn giản:

 from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph from scrapegraphai.utils import prettify_exec_info graph_config = {
"LLM": {
"Mô hình": "Ollama/llama3",
"Nhiệt độ": 0,5,
"định dạng": "json",
"model_tokens": 3500,
"base_url": " http: // localhost: 11434 ",
},
"Nhúng": {
"Mô hình": "Ollama/Nomic-Embed-Text",
"base_url": " http: // localhost: 11434 ",
},
"Verbose": Đúng,
}
 Khởi tạo SmartScraperGraph với lời nhắc, nguồn và cấu hình
 Smart_scraper_graph = SmartScraperGraph (
nhắc nhở = "Liệt kê cho tôi tất cả các dự án với tiêu đề và mô tả của họ.",
Nguồn = " https://perinim.github.io/projects/ ",
config = graph_config
)
 Chạy SmartScraperGraph và lưu trữ kết quả
 result = smart_scraper_graph.run ()
in (kết quả)

Cấu hình này bao gồm chỉ định mô hình (Ollama/LLAMA3), nhiệt độ, định dạng và URL cơ sở cho cả LLM và nhúng. Bạn có thể điều chỉnh mô hình và các tham số khác khi cần thiết để phù hợp với các yêu cầu cạo web cụ thể của bạn.

Hiểu chi phí và cấp phép

Nguồn mở tự nhiên

Vì Scrapegraphai là một thư viện nguồn mở, nên sử dụng miễn phí. Bạn có thể tải xuống, sửa đổi và phân phối nó theo các điều khoản của giấy phép. Bản chất mở này khuyến khích các đóng góp của cộng đồng và đảm bảo thư viện vẫn có thể truy cập được cho nhiều đối tượng.

Tuy nhiên, hãy nhớ rằng sử dụng một số mô hình ngôn ngữ lớn nhất định, chẳng hạn như các mô hình từ Openai, có thể phải chịu chi phí. Openai, Bardeen AI và những người khác hoạt động trên mô hình định giá dựa trên mã thông báo. Khi bạn gửi lời nhắc đến LLM, nó sẽ xử lý yêu cầu và tạo phản hồi. Chi phí phụ thuộc vào số lượng mã thông báo được sử dụng trong lời nhắc và phản hồi. Do đó, điều cần thiết là giám sát việc sử dụng của bạn và quản lý các khóa API của bạn để tránh các khoản phí bất ngờ. Nó giúp có khóa API của riêng bạn cho Openai.

Ưu điểm và bất lợi của Scrapegraphai

Ưu điểm

• Quy trình cạo web đơn giản hóa bằng LLMS.
• Giảm nhu cầu bảo trì và điều chỉnh liên tục.
• Hỗ trợ cho các mô hình ngôn ngữ lớn khác nhau.
• Tùy chọn lưu trữ LLM cục bộ để nâng cao quyền riêng tư và bảo mật.
• Tăng tính linh hoạt và tùy chỉnh thông qua các đường ống dựa trên đồ thị.

Nhược điểm

• Chi phí tiềm năng liên quan đến việc sử dụng các dịch vụ LLM bên ngoài.
• Sự phụ thuộc vào tính chính xác và khả năng của LLM đã chọn.
• Yêu cầu một số quen thuộc với Python và môi trường ảo.
• Thư viện tương đối mới, vì vậy hỗ trợ và tài liệu cộng đồng vẫn có thể đang phát triển.

Các tính năng chính

Tích hợp LLM

Scrapegraphai tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để quét web thông minh. Nó có thể tự động phát hiện và thích ứng với các thay đổi trong cấu trúc trang web, giảm nhu cầu điều chỉnh thủ công liên tục. Tính năng này một mình tiết kiệm thời gian phát triển và bảo trì đáng kể.

Đường ống dựa trên đồ thị

Thư viện sử dụng các đường ống dựa trên biểu đồ mô-đun cho phép trích xuất dữ liệu hiệu quả và có cấu trúc. Các đường ống này có thể được tùy chỉnh để phù hợp với các kịch bản quét web khác nhau, cung cấp tính linh hoạt và kiểm soát quá trình trích xuất.

Hỗ trợ cho nhiều LLMS

Scrapegraphai hỗ trợ nhiều LLM khác nhau, bao gồm GPT, Song Tử, Groq, Azure và khuôn mặt ôm. Hỗ trợ này cho phép người dùng chọn mô hình phù hợp nhất với nhu cầu của họ, cho dù đó là cho các tác vụ của mục đích chung hoặc các tác vụ chuyên dụng hơn.

Lưu trữ LLM địa phương

Với tích hợp Ollama, Scrapegraphai cho phép bạn lưu trữ các mô hình ngôn ngữ lớn tại địa phương. Điều này cung cấp một môi trường quét web an toàn và riêng tư, mà không phụ thuộc vào các dịch vụ bên ngoài.

Các trường hợp sử dụng đa dạng cho Scrapegraphai

Thương mại điện tử Business Intelligence

Scrapegraphai có thể được sử dụng để theo dõi giá sản phẩm, theo dõi các dịch vụ của đối thủ cạnh tranh và thu thập các đánh giá của khách hàng, cung cấp cho các doanh nghiệp thương mại điện tử với lợi thế cạnh tranh. Bằng cách tự động hóa việc thu thập dữ liệu này, các doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu để tối ưu hóa các chiến lược của họ.

Nghiên cứu nhà đầu tư

Các nhà đầu tư có thể tận dụng Scrapegraphai để trích xuất dữ liệu tài chính, phân tích tin tức của công ty và giám sát xu hướng thị trường. Dữ liệu này cung cấp cho các nhà đầu tư những hiểu biết cần thiết để đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt và quản lý rủi ro một cách hiệu quả.

Phân tích tiếp thị và cạnh tranh

Các nhóm tiếp thị có thể sử dụng Scrapegraphai để thu thập phản hồi của khách hàng, phân tích xu hướng truyền thông xã hội và theo dõi các chiến lược của đối thủ cạnh tranh. Những hiểu biết này cho phép các nhà tiếp thị tạo ra các chiến dịch được nhắm mục tiêu, tối ưu hóa nội dung của họ và cải thiện sự tham gia của khách hàng.

Câu hỏi thường gặp

Scrapegraphai là gì?

Scrapegraphai là một thư viện Python nguồn mở được thiết kế để đơn giản hóa và tự động hóa việc cạo web bằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nó cho phép người dùng trích xuất dữ liệu từ các trang web hiệu quả hơn và với mã hóa thủ công ít hơn.

Các điều kiện tiên quyết để cài đặt Scrapegraphai là gì?

Các điều kiện tiên quyết bao gồm Python 3.9 trở lên (nhưng không quá 3.12), PIP và tùy chọn, Ollama để chạy LLM cục bộ.

Làm cách nào để cài đặt Scrapegraphai?

Bạn có thể cài đặt Scrapegraphai bằng PIP với lệnh pip install scrapegraphai . Nên cài đặt nó trong một môi trường ảo.

Scrapegraphai hỗ trợ những mô hình ngôn ngữ lớn nào?

Scrapegraphai hỗ trợ GPT, Song Tử, Groq, Azure, Facing Face và các mô hình địa phương chạy bằng Ollama.

Làm cách nào để định cấu hình Scrapegraphai để sử dụng các mô hình GPT của Openai?

Bạn cần thiết lập khóa API OpenAI của mình trong Từ điển graph_config và chỉ định mô hình bạn muốn sử dụng.

Tôi có thể sử dụng Scrapegraphai miễn phí không?

Có, Scrapegraphai là một thư viện nguồn mở và được sử dụng miễn phí. Tuy nhiên, sử dụng một số LLM như từ Openai có thể phải chịu chi phí dựa trên việc sử dụng mã thông báo.

Câu hỏi liên quan

Làm thế nào để Scrapegraphai so sánh với các công cụ cạo web truyền thống?

Scrapegraphai tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn điều khiển AI, giảm nhu cầu điều chỉnh thủ công liên tục do thay đổi cấu trúc trang web. Các công cụ truyền thống thường yêu cầu mã hóa và bảo trì nhiều hơn. Scrapegraphai thích nghi với việc thay đổi cấu trúc trang web, giảm nhu cầu can thiệp của nhà phát triển liên tục. Tính linh hoạt này đảm bảo rằng các bộ phế liệu vẫn hoạt động ngay cả khi bố trí trang web thay đổi. Với Scrapegraphai, bạn chỉ cần chỉ định thông tin bạn cần và thư viện xử lý phần còn lại. Phương pháp cạo web truyền thống đã xuất hiện từ cuối những năm 1990 và đầu những năm 2000, khi internet bắt đầu hình thành. Trở lại trong ngày, việc cạo web liên quan đến mã hóa nặng để trích xuất dữ liệu từ các trang web HTML. Các biểu thức thông thường thường được sử dụng để phân tích dữ liệu HTML, đó là một nhiệm vụ tẻ nhạt và phức tạp. Cách tiếp cận này chủ yếu được sử dụng trong các ứng dụng ngoại tuyến, yêu cầu các nhà phát triển phải mang chúng trực tuyến bằng tay.

Những loại lời nhắc có thể được xác định khi sử dụng Scrapegraphai?

Cấu hình này bao gồm chỉ định mô hình (Ollama/LLAMA3), nhiệt độ, định dạng và URL cơ sở cho cả LLM và nhúng. Bạn có thể điều chỉnh mô hình và các tham số khác khi cần thiết để phù hợp với các yêu cầu cạo web cụ thể của bạn. Một số lời nhắc phổ biến như sau:

• Liệt kê tôi tất cả các dự án với tiêu đề và mô tả của họ.
• Liệt kê cho tôi tất cả các nội dung.