- RecursosFerramentas Online
- Preços
- referência
PT
Deep Seek é uma ferramenta inovadora que revolucionou o processo de scraping, tornando-o mais eficiente e econômico. Este artigo explora como configurar o Deep Seek e utilizá-lo com um crawler de código aberto para raspar sites de forma eficaz. O uso de IA em scraping abriu novas avenidas para empresas, particularmente startups B2B, que dependem de dados precisos e oportunos para impulsionar suas operações.
Scraping é uma tarefa crítica para muitas empresas, frequentemente realizada várias vezes por minuto. O valor dos dados não pode ser subestimado, especialmente para startups que dependem de informações precisas para suas ofertas. Com o advento do scraping impulsionado por IA, inúmeras startups surgiram, todas buscando modelos de linguagem (LLMs) confiáveis e econômicos para facilitar suas necessidades de coleta de dados. O Deep Seek se destaca como uma opção econômica, especialmente quando comparado a outros LLMs que normalmente cobram com base no uso de tokens.
Ao discutir o uso de tokens, é essencial entender que um milhão de tokens equivale a aproximadamente 750.000 palavras, que é aproximadamente o comprimento da Bíblia. No entanto, nem todos os tokens são usados para o conteúdo visível; o LLM processa toda a fonte da página, incluindo tags HTML. Isso significa que, ao raspar, o LLM deve reconhecer links e navegar por eles para extrair conteúdo abrangente do site.
Para empresas que raspam com frequência, entender o custo é crucial. Por exemplo, se uma startup faz seis solicitações de API a cada hora, todos os dias, isso pode levar a uma despesa mensal de cerca de 12 milhões de tokens. Em termos de custo, isso se traduz em aproximadamente $30 com GPT e $40 com Deep Seek V3, tornando o Deep Seek uma opção significativamente mais barata. No entanto, é importante notar que os preços podem mudar, então ficar atualizado é essencial.
Para começar com o Deep Seek, os usuários devem acessar a API e recarregar sua conta. O valor mínimo necessário é de $2, e o pagamento pode ser feito via PayPal. Após financiar a conta, os usuários precisam criar uma nova chave de API, que será usada na configuração do projeto. Isso envolve configurar o arquivo de variável de ambiente com a chave da API para uma integração sem problemas.
Crawl para IA é um projeto de código aberto que aprimora o processo de scraping. Os usuários podem personalizar sua experiência de rastreamento ajustando configurações como verbosidade, excluindo links externos e processando iframes. Esses recursos agilizam o processo de scraping, tornando-o mais rápido e eficiente. Além disso, os usuários podem especificar o provedor de LLM, como o Deep Seek, para adaptar o scraping às suas necessidades.
Ao configurar o processo de scraping, é vital configurar a URL e fornecer instruções claras para a IA. Por exemplo, os usuários podem instruir a IA a extrair dados específicos, como funções de uma tabela principal, garantindo que a saída seja estruturada e previsível. Essa previsibilidade é crucial para integrar os dados raspados em bancos de dados ou aplicações front-end.
Antes de executar o código de scraping, os usuários devem garantir que estão operando dentro de um ambiente virtual. Após ativar o ambiente e instalar as bibliotecas necessárias, executar o código iniciará o processo de scraping. O exemplo usado neste artigo é a raspagem de dados de um site de arena de chatbot, que fornece insights sobre vários LLMs.
Os resultados do processo de scraping podem ser estruturados e formatados para fácil análise. Por exemplo, os dados raspados podem incluir classificações e pontuações de diferentes modelos, que podem ser usados para avaliação posterior. Essa saída estruturada permite que as empresas tomem decisões informadas com base nos dados coletados, aumentando sua eficiência operacional.
Em conclusão, o Deep Seek oferece uma solução poderosa e econômica para empresas que buscam raspar dados de forma eficiente. Ao aproveitar a IA e ferramentas de código aberto, as empresas podem agilizar seus processos de coleta de dados e obter insights valiosos. Com a configuração e configuração corretas, o scraping pode se tornar uma parte integrada da estratégia de dados de uma empresa.
Q: O que é Deep Seek?
A: Deep Seek é uma ferramenta inovadora que revolucionou o processo de scraping, tornando-o mais eficiente e econômico.
Q: Por que as empresas devem escolher o Deep Seek para scraping?
A: O Deep Seek é uma opção econômica em comparação com outros LLMs, tornando-o ideal para startups que dependem de informações precisas para suas ofertas.
Q: O que é o uso de tokens em scraping?
A: Um milhão de tokens equivale a aproximadamente 750.000 palavras. O LLM processa toda a fonte da página, incluindo tags HTML, para extrair conteúdo abrangente.
Q: Quanto custa usar o Deep Seek?
A: Para scraping frequente, os custos podem ser em torno de $30 com GPT e $40 com Deep Seek V3 para aproximadamente 12 milhões de tokens por mês.
Q: Como configurar o Deep Seek?
A: Para configurar o Deep Seek, acesse a API, recarregue sua conta com um mínimo de $2 via PayPal e crie uma nova chave de API para integração do projeto.
Q: O que é Crawl para IA?
A: Crawl para IA é um projeto de código aberto que aprimora o processo de scraping, permitindo que os usuários personalizem configurações para uma experiência mais eficiente.
Q: Como configurar instruções de scraping?
A: Ao configurar o scraping, configure a URL e forneça instruções claras para a IA extrair dados específicos, garantindo uma saída estruturada.
Q: O que devo fazer antes de executar o código de scraping?
A: Certifique-se de que está operando dentro de um ambiente virtual, ative-o e instale as bibliotecas necessárias antes de executar o código de scraping.
Q: Como posso analisar os resultados do scraping?
A: Os dados raspados podem ser estruturados e formatados para fácil análise, permitindo que as empresas tomem decisões informadas com base em classificações e pontuações.
Q: Qual é a conclusão sobre o uso do Deep Seek?
A: O Deep Seek oferece uma solução poderosa e econômica para scraping eficiente de dados, aproveitando IA e ferramentas de código aberto para aprimorar a coleta de dados.