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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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怎样降低论文的AI率
以下是一些降低论文 AI 率的方法和相关工具: 方法: 1. 深入研究和理解主题,以独特的视角和思考进行创作,减少对 AI 生成内容的依赖。 2. 注重引用和参考权威资料,正确标注引用来源,展示自己的研究和分析能力。 工具: 1. 文献管理和搜索工具: Zotero:结合 AI 技术,自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作工具: Grammarly:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,帮助精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析工具: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式工具: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富的模板库和协作功能,简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测工具: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,帮助确保论文的原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品的比较,检测潜在的抄袭问题。 此外,还有一些专门用于检测 AIGC 论文的网站和工具: 1. Turnitin:增加了检测 AI 生成内容的功能,上传论文后会提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape:主要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。 3. Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,其剽窃检测部分能识别可能由 AI 生成的非原创内容。 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。 5. :专门设计用于检测 AI 生成内容,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。
2025-03-13
当前AI应用的内外部环境及趋势
当前 AI 应用的内外部环境及趋势如下: 技术创新方面:大模型创新架构优化加速涌现,融合迭代成为趋势;Scaling Law 泛化,推理能力成为关键,推动计算和数据变革;视频生成在 AGI 探索中表现突出,空间智能统一虚拟和现实。 应用格局方面:第一轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景;多领域竞速中运营大于技术,AI 助手竞争激烈;AI+X 赋能类产品发展迅速,原生 AI 爆款难求。 产品趋势方面:多模态上马,Agent 席卷一切,高度个性化需求凸显。 行业渗透方面:数据基础决定初速度,用户需求成为加速度。 创投方面:投融资马太效应明显,国家队出手频率提升。 在具体的行业动态中: AI 音频领域:效果和延迟问题取得突破,难以分辨语音是否由 AI 生成,语音生成延迟降低。 3D 世界生成领域:目前处于初级阶段,新产品未向大众开放,预计明年会有巨大进步。 应用领域:更新主要集中在 AI 搜索、AI 知识库、AI 编程,传统软件增加 AI 功能,未来可能不再有“AI 应用”的单独分类。 融资方面:能拿到钱的不再局限于模型公司,越来越多应用公司受资本青睐。 红杉资本观点认为: 人工智能在客户支持、法律服务和软件工程等行业展示了产品与市场的契合度。 生成式人工智能经历快速增长,但 AI 投资转化为可观回报存在问题。 2024 年将是真正的 AI 应用从“副驾驶”转变为“代理”的一年,未来将更有能力完成更高层次认知任务,计算平衡从预训练转向推理。 目前人工智能公司融资环境不均衡,关键挑战在于提高用户保留率和缩小期望与现实差距,产品与市场的契合度有待进一步提升。
2025-03-13
生成简历的ai工具,国内可以使用的
以下是一些国内可以使用的生成简历的 AI 工具: 1. Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历,能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容,并保持一致语调。 2. Rezi:受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台,使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面,包括写作、编辑、格式化和优化。 3. Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费的简历模板,以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/79 您可以根据自己的需要选择最适合的工具。
2025-03-13
有没有表格处理ai?
目前有多种可用于表格处理的 AI 工具和插件,例如: 1. Excel Labs:是 Excel 插件,基于 OpenAI 技术,新增生成式 AI 功能,可在 Excel 中进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:整合了 Word、Excel、PowerPoint 等办公软件,通过聊天形式完成用户需求,如数据分析和格式创建。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能,支持自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,能进行公式生成、生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外,飞书多维表格也能与 AI 协作,帮助处理数据。例如,自带 AI 插件可实现自然语言提取网址和电话、生成 AI 标签等功能。在工作中,可根据具体需求选择合适的工具,如用智谱 AI 表格插件理解图片、生成视频的指令等。随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到表格处理中,提高工作效率和智能化水平。
2025-03-13
本周最新的AI资讯
以下是本周最新的 AI 资讯: 3 月 12 日: 【AI 3D】:BlenderMCP 与 Claude AI 沟通,在 Blender 实现快速 3D 建模;MIDI 可实现单幅图像到 3D 场景生成;Move AI 更新动作捕捉能力,提出 Gen 2 Spatial Motion。 【AI 写作】:MMStoryAgent 是 AI 多模态故事生成系统。 【AI 视频】:VACE 是阿里推出的一体化视频创作和编辑技术;VideoPainter 是腾讯开源的视频编辑技术;Wonder Dynamics 推出摄像机轨道(Camera Track)和清洁板(Clean Plate)功能。 【其他】:OpenAI 为开发者推出一套 AI Agent 开发套件;R1Omni 是阿里情感识别模型,通过视频识别情感;Luma AI 发布一种新的预训练范式 IMM,旨在突破算法瓶颈,提高生成预训练算法的性能;Manus 宣布与阿里通义千问团队达成战略合作。 3 月 4 日: 【AI 3D】:Meshcapade 预告可从视频/图像中捕捉面部表情并具有逼真的 3D 发丝;InsTaG 通过几秒钟视频学习,快速形成逼真的 3D 说话头像效果;3DMem 是新型 3D 场景记忆框架。 【AI 绘图】:智谱开源 AI 绘图 CogView4,可以在图像中生成中文字符;海螺推出 Image01 多功能文本转图像模型。 【AI 视频】:Runway 网友爆料其内测能力可根据参考图像进行 Video to Video 视频风格化;Vidu 的 API 开放平台全面开放。 【AI 模型】:Google Colab 推出 Data Science Agent;微软为医疗行业提供首个统一语音 AI 助手:Dragon Copilot;Opera 宣布推出网页浏览器的 AI 代理。 AIGC Weekly32: Netflix 列出了一个年薪 90 万美元的机器学习平台产品经理的 AI 产品工作岗位: Shopify 的 AI 助手现已上线。Sidekick 是一个帮助机器人,它知道如何在 Shopify 中执行任何操作提取相关数据、操作新功能或创建报告: Artifact(Ins 创始人做的 AI 新闻浏览软件)推出了自定义内容阅读语音的功能: OpenAI、谷歌、微软和 Anthropic 组建了前沿模型论坛,主要目的是确保 AI 模型的安全发展: Open AI 悄咪咪下线了他们的 ChatGPT 生成内容的检测器:
2025-03-13
最新的Ai资讯
以下是 3 月 4 日、10 日、12 日的 AI 资讯汇总: 3 月 4 日: 【AI 3D】 Meshcapade:预告可从视频/图像中捕捉面部表情并具有逼真的 3D 发丝。 InsTaG:通过几秒钟视频学习,快速形成逼真的 3D 说话头像效果。 3DMem:新型 3D 场景记忆框架。 【AI 绘图】 智谱:开源 AI 绘图 CogView4,可以在图像中生成中文字符。 海螺:推出 Image01 多功能文本转图像模型。 【AI 视频】 Runway:网友爆料 Runway 内测能力可根据参考图像进行 Video to Video 视频风格化。 Vidu:API 开放平台全面开放。 【AI 模型】 Google Colab:推出 Data Science Agent。 微软:为医疗行业提供首个统一语音 AI 助手:Dragon Copilot。 Opera:宣布推出网页浏览器的 AI 代理。 3 月 10 日: 【AI 3D】 MeshPad:草图创建 3D 网格,支持编辑修改,实现直观和交互式的 3D 建模。 【AI 写作】 Muse:专门为小说创作训练的 AI 模型工具,可实现在线的小说续写修改,创意头脑风暴以及同时基于画布形式的故事创作。可免费试用。 【AI 视频】 Luma:发布 Ray2 Flash 视频模型,生成速度快 3 倍,成本便宜三倍。 【其他】 OpenAI:为旗下模型推出模型对比页面,可对于模型基础能力进行直观对比了解。 谷歌:为开发者推出 Gemini 嵌入模型 Gemini Embedding。 中国成功研制“祖冲之三号”量子计算原型机。 3 月 12 日: 【AI 3D】 BlenderMCP:与 Claude AI 沟通,在 blender 实现快速 3D 建模。 MIDI:单幅图像到 3D 场景生成。 Move AI:更新动作捕捉能力,提出 Gen 2 Spatial Motion。 【AI 写作】 MMStoryAgent:AI 多模态故事生成系统。 【AI 视频】 VACE:阿里推出一体化视频创作和编辑技术。 VideoPainter:腾讯开源视频编辑技术。 Wonder Dynamics:推出摄像机轨道(Camera Track)和清洁板(Clean Plate)功能。 【其他】 OpenAI:为开发者推出一套 AI Agent 开发套件。 R1Omni:阿里情感识别模型,通过视频识别情感。 Luma AI:发布一种新的预训练范式 IMM,旨在突破算法瓶颈,提高生成预训练算法的性能。 Manus:宣布与阿里通义千问团队达成战略合作。
2025-03-13
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
如何用ai写一个爬虫
以下是使用 AI 写爬虫的方法: 1. 可以向 ChatGPT 提供提示词,如“我有 100 部电视剧,想在 colab 上,使用 Python 爬虫,在豆瓣上爬他们的评分,请问具体可以怎么操作呢?”,ChatGPT 会给出代码。但可能需要返工,例如因豆瓣的反爬虫机制报错后,让 ChatGPT 自己添加额外的请求头;或者因自身需求调整代码。 2. 在 Colab 中抓取网页正文内容时,可以使用 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。 首先,确保在 Colab 环境中安装 beautifulsoup4 和 requests 库。如果未安装,可以使用“!pip install beautifulsoup4 requests”命令安装。 然后,使用相应代码抓取并解析指定的网页内容。但要注意,由于网页结构可能变化,提取正文内容的部分可能需要根据实际 HTML 结构调整。若有反爬虫机制,可能还需进一步处理,如设置请求头模拟浏览器访问。 3. 在和 AI 配合写代码过程中遇到 Bug ,可以直接将问题报给 ChatGPT ,然后根据其给出的结果进行调试。
2024-12-05