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ai爬虫

Answer

以下是关于 AI 爬虫的相关信息:

Firecrawl Extract 是一款只需文字提示就能爬取任意网络数据的工具。它具有以下特点:

  1. 通过自然语言提示,能轻松将网页内容转换为结构化数据,无需手动写脚本。
  2. 支持复杂数据提取,例如联系人信息、任务描述、动态价格等。
  3. 兼容多语言与国际网站,能够抓取 JavaScript 渲染的动态页面内容。
  4. 提供 API 集成,支持大规模数据处理,可提取数千个结果,解决上下文限制问题。 相关链接:

另外,对于不会代码的人,也可以尝试使用 Python 和 AI 来完成爬虫应用。例如,可以让 ChatGPT 帮忙写抓取特定文章(如地址为 https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlg-Rs_6D5RFpQbnQ )正文内容的程序,然后在 Colab 里运行。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

XiaoHu.AI日报

🔔Xiaohu.AI日报「1月21日」✨✨✨✨✨✨✨✨🔥Firecrawl Extract:只需文字提示,即可爬取任意网络数据通过自然语言提示,轻松将网页内容转换为结构化数据,无需手动写脚本。支持复杂数据提取,如联系人信息、任务描述、动态价格等。兼容多语言与国际网站,抓取JavaScript渲染的动态页面内容。提供API集成,支持大规模数据处理,可提取数千个结果,解决上下文限制问题。🔗[https://x.com/imxiaohu/status/1881535354249048349](https://x.com/imxiaohu/status/1881535354249048349)🔗[https://firecrawl.dev/extract](https://firecrawl.dev/extract)

XiaoHu.AI日报

🔔Xiaohu.AI日报「1月21日」✨✨✨✨✨✨✨✨🔥Firecrawl Extract:只需文字提示,即可爬取任意网络数据通过自然语言提示,轻松将网页内容转换为结构化数据,无需手动写脚本。支持复杂数据提取,如联系人信息、任务描述、动态价格等。兼容多语言与国际网站,抓取JavaScript渲染的动态页面内容。提供API集成,支持大规模数据处理,可提取数千个结果,解决上下文限制问题。🔗[https://x.com/imxiaohu/status/1881535354249048349](https://x.com/imxiaohu/status/1881535354249048349)🔗[https://firecrawl.dev/extract](https://firecrawl.dev/extract)

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

他山之石,可以攻玉[heading3]完成一个爬虫应用[content]很多人对Python的最大印象,是写爬虫:帮你自动的从网页上摘取所需的信息。现在,让我们去写一个爬虫,抓我之前的文章:[🔗中学生能看懂:Sora原理解读🔗](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzNDQxOTU2MQ==&mid=2247486888&idx=1&sn=40c743017340b172fcb39b18cb42ca44&chksm=c2bcc0aef5cb49b826b30475932d947f7f73c8991aa7f5e6cda39f32a61c1a6d958ad26d3e00&scene=21#wechat_redirect)已知1:这篇文章的地址是https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlg-Rs_6D5RFpQbnQ已知2:ChatGPT很会写程序已知3:我们用Colab得出结论:让ChatGPT帮我们写这个程序,然后在Colab里运行[heading3]问问ChatGPT[heading1]大聪明[content]我使用colab,请给我写一段代码,用于抓取https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlg-Rs_6D5RFpQbnQ的正文内容

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想转型AI产品经理,推荐学习的资料有?
以下是为您推荐的学习资料,有助于您从产品经理转型为 AI 产品经理: 1. 林粒粒呀的相关视频,如“小白如何理解技术原理与建立框架”,其中介绍了思维链、RAG、PAL、ReAct 等概念,并且提到 Transformer 是仿生算法的阶段性实现。 思维链:谷歌在 2022 年一篇论文提到思维链可以显著提升大语言模型在复杂推理的能力,即使不用小样本提示,也可以在问题后面加一句【请你分步骤思考】。 RAG:检索增强生成(RetrievalAugmented Generation),外部知识库切分成段落后转成向量,存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后,段落信息会和原本的问题一块传给 AI,可搭建企业知识库和个人知识库。 PAL:程序辅助语言模型(ProgramAided Language Model),2022 年一篇论文中提出,对于语言模型的计算问题,核心在于不让 AI 直接生成计算结果,而是借助其他工具比如 Python 解释器作为计算工具。 ReAct:2022 年一篇《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架,即 reason 与 action 结合,核心在于让模型动态推理并采取行动与外界环境互动。比如用搜索引擎对关键字进行搜索,观察行动得到的结果。可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 2. 余一的相关内容,如《AI 时代个人生存/摸鱼探索指南.Beta》《从 2023 年报,看中国上市公司怎么使用生成式 AI》。 3. 相关网页链接: 创新公司观察: 2022 2024 年融资 2000w 美金以上的公司列表和详细公司分析:https://ameliadev.notion.site/202220242000w08f50fafd81b420fa7f26ecd6c0b3243?pvs=4 AI Grant 公司列表和详细公司分析(三期):https://ameliadev.notion.site/AIGranta52f291e81f34b418c9919497961e831?pvs=4 AIGC 行业与商业观察(2024.1):https://gamma.app/docs/AIGCDev9q1bax2pspnlxqu 【AI 产品/功能构建】: 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【总览】:https://gamma.app/docs/AIzawqmb2ff3cv958 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【产品分析】:https://gamma.app/docs/AItebxqet8ubz3rje 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【思考借鉴】
2025-03-18
有什么使用AI驱动的游戏项目吗?其中有哪些比较热门
以下是一些使用 AI 驱动的游戏项目及热门情况: 1. 《Among Us》:由只有 5 名员工的工作室 Innersloth 制作。 2. 《微软模拟飞行》:有新的游戏类型和与新内容实时生成结合的特点。 3. 《AI Dungeon》和《Hidden Door》:基于文本的早期游戏例子。 4. 《Suck Up!》:2023 年 12 月由 Proxima 工作室开发的“喜剧欺骗游戏”,玩家扮演吸血鬼与 LLM 驱动的 NPC 对话,上线仅两周全网播放火速突破千万。 此外,还有以下趋势和特点: 1. 由人工智能辅助的“微型游戏工作室”逐步崛起,小型工作室能创造的游戏规模将增长。 2. 每年发布的游戏数量会增加。 3. 新的游戏类型将会被创造出来,例如以人工智能创造的角色为特色的 Spellbrush 的 RPG 游戏 Arrowmancer。 4. 有的游戏开发商使用人工智能让玩家在游戏中创建自己的头像。 生成式 AI 将使生产高质量游戏变得更加简单、更快和更便宜,同时使玩家能够真正定制他们的游戏体验。我们已经看到像 Scenario、Iliad 这样可以创建游戏资源的 AI 工具,以及像 Promethean 这样可以构建整个虚拟世界的平台。甚至可以用像 Inworld、Charisma 和 Convai 这样的产品生成非玩家角色(NPC)。
2025-03-18
有没有适合记录会议纪要的AI
以下是一些适合记录会议纪要的 AI 工具和方法: 1. 案例一:【普通人秒变效率王】AI 工作流秒记会议纪要 视频讲解:https://m.okjike.com/originalPosts/65fa9d1112ed2fda68e6215e?s=eyJ1IjoiNTlhZDcyZDUwYjAyYTEwMDEyMjc3YmZmIiwiZCI6MX0%3D 工作流概述: 文本导出:使用飞书妙记将会议对话导出为 txt 文件 纪要生成:启动 Kimichat 输入会议纪要 prompt 提示词并上传 txt 文件 内容完善:与 Kimichat 对话并补充会议中未记录或需强调的信息 纪要微调:审阅 Kimichat 生成的会议纪要草稿进行必要微调 成品输出:确认会议纪要内容无误后,输出最终版文档 和 Kimichat 的完整对话(点击可直接复用并接着聊):https://kimi.moonshot.cn/share/cnsk08phmfr6s04umlrg 2. 总结类 AI 工具: 3. 免费的会议语音转文字工具: 飞书妙记:https://www.feishu.cn/product/minutes ,飞书的办公套件之一 通义听悟:https://tingwu.aliyun.com/home ,阿里推出的 AI 会议转录工具 讯飞听见:https://www.iflyrec.com/ ,讯飞旗下智慧办公服务平台 Otter AI:https://otter.ai/ ,转录采访和会议纪要 更多会议记录工具请访问网站:https://waytoagi.com/sites/category/29 。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-18
我自己想做一个英语背单词的游戏,让AI写出Markdown代码运行后,发现问题很大,但是我有不知如何修改这些代码。所以我觉得自己应该懂Markdown 代码语言。但是我不知道Markdown是最适合的编程语言吗?
Markdown 语言不太适合用于编写复杂的英语背单词游戏。虽然 Markdown 简单易用,常用于文档格式化,但在实现游戏逻辑和功能方面存在较大局限性。 如果您想开发英语背单词游戏,更适合使用编程语言,如 Python 等。在处理代码问题时,您可以参考以下方法: 1. 对于编程小白,向 AI 提供代码范例,尤其是新进入代码节点的 IDE 中的范例,减少对 AI 所写代码的改动。 2. 向 AI 说清楚输入变量与输出变量的类型。 3. 说明与工作流中匹配或想要的变量名称,以减少二次修改。 4. 列出输入变量的具体书写形式,对于复杂形式可使用特定方法获取。 5. 说清楚代码要实现的功能,复杂功能尽量将运行逻辑描述清楚,多用变量名称指代涉及的变量。 如果代码运行效果不尽人意,可把当前的代码、输入变量、预期结果提供给 AI,并告知错误的结果或者报错信息,让 AI 帮忙寻找问题并提供修改方案。提问时可参考以下方式: 以上是我目前的 python 代码,我的输入变量。 但是代码运行后的实际结果却是。 另外,在游戏开发与修改过程中,还需注意文件的存放要求、功能优化、平台上传等方面的问题。例如,三个重要文件需在一个文件夹,本地内置图像、音乐等也需在同一文件夹。游戏功能可增加关卡、调整金币获取和技能点花费、解决 Bug 等。研究将游戏发布到 4399 开放平台时,需注册、实名制,审核较严格。获取游戏素材可从官网免费下载或淘宝购买抠好的素材。
2025-03-18
什么ai可以帮我修改简历美化简历
以下是一些可以帮助您修改和美化简历的 AI 工具: 1. 超级简历优化助手:分析简历内容并提供优化建议,帮助用户优化简历提高求职成功率。 2. ResumeMatcher:AI 驱动的开源简历优化工具,提供智能关键词匹配、深入分析见解,提升简历通过 ATS 筛选的几率。 3. KickResume:提供 AI 简历重写服务,使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型,能在几秒钟内修复简历错误、使其更专业,并使用行业术语和关键词优化简历,帮助用户通过 ATS 筛选,生成与求职职位匹配的求职信。
2025-03-18
AIGC 检测
以下是一些常见的 AIGC 检测相关的信息: AIGC 论文检测网站和工具: 1. Turnitin:是广泛使用的学术剽窃检测工具,增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法是上传论文,系统自动分析并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape:主要用于检测网络上的剽窃行为,虽不是专门的 AIGC 检测工具,但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档,系统扫描网络查找相似或重复内容。 3. Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中,选择剽窃检测功能,系统提供分析报告。 4. Unicheck:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,可检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本,系统分析并生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. :专门设计用于检测 AI 生成内容的工具,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本,系统提供详细报告。 6. :提供免费的 AI 内容检测工具,可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中,点击检测按钮,系统提供分析结果。 7. GPTZero:专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具,适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本,系统分析并提供报告,显示文本是否由 GPT3 生成。 8. Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,帮助用户识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中,系统分析并提供结果。 判断一张图片是否 AI 生成: 可以使用一些网站,例如 ILLUMINARTY(https://app.illuminarty.ai/)。但在测试过程中可能存在误判,比如将结构严谨的真实摄影作品识别为 AI 作图,这是因为鉴定 AI 自身的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。
2025-03-18
小红书爬虫智能体
以下是关于小红书爬虫智能体的相关内容: 创建智能体: 1. 输入人设等信息,放上创建的工作流。 2. 配置完成后进行测试。 工作流配置及注意事项: 1. 工作流 2 中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token,为避免他人调用消耗您的费用,可将 api_token 作为工作流 2 最开始的输入,用户购买后输入 token 再发布。 2. 对于 Coze 智能体,使用单 Agent 对话流模式,编排对话流时注意配置 cookie 等,使用代码节点进行数据处理,注意代码节点输出的配置格式。测试时找到一篇小红书笔记,试运行对话流,确保成功。发布时选择多维表格,注意输出和输入类型等配置。 智能体示例: 小众打卡地智能体,输入旅游目的地城市可推荐 3 个小众打卡地的小红书类文案及精美配图。其核心价值包括发掘特色景点、提供个性化建议、帮助获取高质量旅行参考信息及提供小红书文案。搭建思路重点包括录入小红书相关文案参考知识库、通过文本模型组成搜索词搜索并提取相关 url、滤除需安全认证网站等、提取小众地点输出及进行图片搜索等。
2025-03-15
使用llm的爬虫工具推荐下,开源免费
以下是为您推荐的开源免费的使用 LLM 的爬虫工具: 1. Jina 开源的网页内容爬取工具:Reader API 能从网址提取出核心内容,并将其转化为干净、易于大语言模型处理的文本,确保为您的 AI 智能体及 RAG 系统提供高品质的数据输入。 2. Scrapy 库(Python 语言):在 crawlab 可以做到分布式爬取,非常高效。 3. GPT Crawler:主要运用 typescript 进行数据爬取。 4. 在开源的项目中,为实现对含有 JavaScript 内容的网页抓取,不使用 Python 自己的 request 库,而是使用 playwright 之类的浏览器,并将网页内容按照一定规则转化成 markdown 格式,方便 LLM 后续的理解和抓取。 同时,对于爬虫工具的选择,还需根据您的具体需求和技术熟悉程度来决定。
2025-03-06
免费的网页爬虫相关Ai工具
以下是一些免费的网页爬虫相关 AI 工具: Hexomatic:https://hexomatic.com/ WebscrapeAI:https://webscrapeai.com/ Kadoa:https://www.kadoa.com/ GPT Crawler:https://github.com/BuilderIO/gptcrawler 能够利用爬虫,自动抓取与整合指定 URL 地址中的各种信息,并生成一个 output.json 的数据文件。将其喂给 ChatGPT,便可快速定制您的专属 GPT,打造个人知识库或者智能助理。 此外,在开源项目方面: 在里有用 Cursor 做的网页浏览工具的参考实现。其中为实现对含有 JavaScript 内容的网页抓取,使用 playwright 之类的浏览器而非 Python 自己的 request 库,同时为方便 LLM 理解和抓取,将网页内容按规则转化成 markdown 格式保留细节基础信息。 对于搜索工具,duckduckgo 的免费 API 被用于参考实现,因其搜索质量优于 Bing 和 Google 的 API。
2025-01-25
有与网页爬虫相关的AI工具吗
以下是一些与网页爬虫相关的 AI 工具: Hexomatic:https://hexomatic.com/ WebscrapeAI:https://webscrapeai.com/ Kadoa:https://www.kadoa.com/ GPT Crawler:https://github.com/BuilderIO/gptcrawler 能够利用爬虫,自动抓取与整合指定 URL 地址中的各种信息,并生成一个 output.json 的数据文件。将其喂给 ChatGPT,便可快速定制专属 GPT,打造个人知识库或者智能助理。 此外,在开源项目中也有相关工具,如: 在里有用 Cursor 实现的网页浏览工具参考,其中为实现对含有 JavaScript 内容的网页抓取,使用了 playwright 之类的浏览器,将网页内容转化成 markdown 格式以支持 LLM 后续的爬虫。 对于搜索工具,duckduckgo 的免费 API 可避免一些质量问题。
2025-01-25
python实现网页爬虫
以下是使用 Python 实现网页爬虫的详细步骤: 首先,在 Colab 中抓取网页的正文内容,需要使用 Python 的 requests 库来获取网页的 HTML 源代码,然后使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 并提取所需的正文部分。 在开始之前,要确保已经在 Colab 环境中安装了 beautifulsoup4 和 requests 库。如果没有安装,可以使用以下命令安装: ``` !pip install beautifulsoup4 requests ``` 然后,使用以下代码抓取并解析指定的网页内容: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_webpage_content: response = requests.get soup = BeautifulSoup 这里根据实际网页结构调整提取正文的部分 例如:content = soup.find return content url = 'https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlgRs_6D5RFpQbnQ' print ``` 请注意,由于网页的结构随时可能发生变化,所以提取正文内容的部分(即 soup.find 那一行)可能需要根据实际的 HTML 结构进行调整。如果文章有反爬虫机制,可能还需要进一步的处理,比如设置请求头模拟浏览器访问等。 在和 AI 配合写代码的过程中,如果遇到了 Bug,可以直接将问题报给 ChatGPT,然后再把 ChatGPT 给出的结果粘贴回去(如果还不行,就反复调试)。 另外,Python 在自动化方面应用广泛,例如办公软件自动化(pythondocx 用于 Word 文档、openpyxl 或 xlsxwriter 用于 Excel 文件、pythonpptx 用于 PPT、PyPDF2 用于 PDF)、爬虫(requests 用于发送 HTTP 请求、selenium 用于模拟浏览器交互、BeautifulSoup 和 lxml 用于解析 HTML 和 XML 文档)、测试自动化(unittest 和 pytest)、容器与虚拟化自动化(dockerpy 用于 Docker 容器管理)等。
2025-01-02
怎么利用AI实现爬虫
利用 AI 实现爬虫可以参考以下步骤: 1. 在 Colab 中抓取网页的正文内容,需要使用 Python 的 requests 库获取网页的 HTML 源代码,然后使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 并提取所需的正文部分。 2. 首先要确保在 Colab 环境中安装了 beautifulsoup4 和 requests 库。如果未安装,可以使用“!pip install beautifulsoup4 requests”命令进行安装。 3. 然后使用相应的代码抓取并解析指定的网页内容。但需注意,微信公众号文章可能有特殊的反爬措施,代码可能需要根据实际情况调整。比如提取正文内容的部分(即 soup.find 那一行)可能要根据实际的 HTML 结构进行调整。若文章有反爬虫机制,可能还需进一步处理,如设置请求头模拟浏览器访问等。 4. 运行代码时,先复制安装库的命令并运行,然后点击左上方“+代码”按钮,新建一个新的代码块,再复制后面的代码并运行。 5. 在和 AI 配合写代码的过程中,若遇到 Bug,可以直接将问题报给 ChatGPT,然后把 ChatGPT 给出的结果粘贴回去(若还不行,就反复调试)。 另外,在许多情况下,我们只需给 AI 下达明确的命令来完成一次性任务,例如制作一个简单的 Chrome 插件、编写脚本、或创建 Python 爬虫。但当 AI 满足了简单需求并获得正反馈后,期待会提高,此时需要了解 AI 编程的边界和限制。比如优先找线上工具、其次找插件、最后是本地应用;对于 API 功能,先找现成的开源工具,然后考虑付费服务,都找不到现成方案时才考虑自己编程。毕竟,人生苦短,能不编尽量不编。如果真要编写,也要以终为始,抛开技术障碍,聚焦于目标。
2024-12-09