Веб-скрапинг с помощью ИИ стал проще для всех

1-й мес. только.

Измените способ чтения и обучения

Briefy превращает любой длинный контент в структурированные резюме всего одним кликом. Легко сохраняйте, просматривайте, находите и делитесь знаниями.

Предложение истекает через

23:59:59

Обзор

В этом видео представлен новый метод веб-скрапинга с использованием обработки естественного языка (NLP) и больших языковых моделей (LLM), таких как Claude и Fire Crawl. Этот метод устраняет необходимость в сложном кодировании и позволяет пользователям извлекать определенные данные с веб-сайтов, просто предоставляя инструкции на простом английском языке. В видео показано, как использовать функцию извлечения LLM Fire Crawl для извлечения информации о продукте, такой как URL-адреса изображений, цены и URL-адреса продуктов, с веб-сайта. Извлеченные данные затем можно легко отформатировать в JSON с помощью Claude или непосредственно в Fire Crawl. Докладчик подчеркивает потенциал этой технологии для революционного веб-скрапинга и извлечения данных, делая их доступными для более широкой аудитории.

Введение в универсальный скрапинг
- 💡
  В видео представлена новая концепция под названием «универсальный скрапинг», которая использует обработку естественного языка для извлечения данных.
- 🌐
  Традиционные методы веб-скрапинга основаны на идентификации определенных HTML-тегов и классов, что может быть трудоемким и неэффективным.
- 🗣️
  Универсальный скрапинг позволяет LLM понимать и извлекать данные на основе инструкций естественного языка, что делает его более универсальным и удобным для пользователя.
Fire Crawl и извлечение LLM
- 🔥
  Fire Crawl — это инструмент для веб-скрапинга, который теперь включает технологию LLM для расширенного извлечения данных.
- 🧪
  В видео показано, как использовать функцию извлечения LLM Fire Crawl для поиска определенных точек данных на веб-сайте.
- 🔍
  Пользователи могут определять необходимые им данные (например, URL-адрес изображения продукта, URL-адрес продукта, цену продукта) без необходимости написания сложного кода.
- 🤖
  Затем LLM компании Fire Crawl анализирует содержимое веб-сайта и извлекает запрошенные данные на основе инструкций на естественном языке.
Преимущества и применение
- 🚀
  Такой подход упрощает веб-скрапинг, делая его доступным для пользователей без опыта программирования.
- 📈
  Он позволяет извлекать данные с веб-сайтов с различной структурой и макетом, преодолевая ограничения традиционных методов.
- 💰
  Извлеченные данные можно легко экспортировать в формат JSON, который широко совместим с другими приложениями и инструментами.
- 💡
  Докладчик освещает потенциальные области применения этой технологии, такие как маркетинговые исследования, мониторинг цен и агрегация контента.

Резюмируйте прямо на YouTube

Просматривайте резюме в разных режимах, чтобы быстро понять основное содержание без просмотра всего видео.

Установить Briefy

Ключевые моменты

Введение в универсальный скрапинг
Введение в новую тему: универсальный скрапинг.
Объяснение универсального соскабливания с использованием двух систем.
Описание того, как скрапер преобразует HTML в текст, готовый к использованию в LLM.
Объяснение того, как LLM извлекает данные из обычного текста.
Почему традиционный скрапинг ограничен
Объяснение того, почему традиционный соскоб имеет ограничения.
Разные веб-сайты имеют разное форматирование, что затрудняет традиционный сбор данных.
Теги классов различаются на разных веб-сайтах, что затрудняет создание универсального парсера.
Введение в Fire Crawl и извлечение LLM
Введение в метод Fire Crawl как решение.
Fire Crawl преобразует веб-сайты в упрощенную разметку для обработки LLM.
Демонстрация функции LLM Extract в Fire Crawl.
Как работает LLM Extract
Использование Fire Crawl для извлечения информации о продукте с веб-сайта.
Подчеркиваем, что LLM Extract не полагается на имена классов.
Магистранты права идентифицируют данные с помощью естественного языка, а не кода.
Альтернативный метод и пример
Представлен альтернативный метод с использованием пользовательских LLM.
Демонстрация извлечения ссылок на продукты, цен и ссылок на изображения.
Подчеркивая простоту использования LLM для извлечения данных.
Сила LLM Scraping
Отображение извлеченных данных: цена товара, URL-адрес и URL-адрес изображения.
Упоминание об ограничениях бесплатного предварительного просмотра.
Подчеркиваем потенциал извлечения любых данных с веб-сайта.
Использование Claude для вывода JSON
Копируем извлеченные данные Клоду для дальнейшей обработки.
Поручаем Клоду отформатировать данные в JSON.
Подчеркивая возможность программной автоматизации этого процесса.
Заключение
Подчеркиваем, что никакого программного извлечения данных не было.
Подчеркивая новаторский характер данного подхода.
Кратко о проверке изображений с помощью Sonic.
Завершаем видео благодарностью и призывом к действию.