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使用DeepSeek V3和爬蟲工具整合來抓取任何內容(便宜又簡單)

2025-02-10 12:006 分鐘 閱讀

內容介紹

這段視頻介紹了「Deep Seek」,一個設計用於使用AI進行網頁擷取的工具。 它概述了設置過程,演示了用戶如何高效且經濟地從網站中提取有價值的數據。 講解者討論了網頁擷取對企業的重要性,強調了其在數據收集和分析中的作用。 他們解釋了使用AI來增強擷取能力的好處,強調了與其他方法相比的經濟實惠性。 此外,視頻還提到與服務運營成本相關的API請求中的令牌使用。 在整個演示中,提供了實用的例子,以說明Deep Seek的運作方式,包括具體的API設置步驟和輸出格式。 講解者最後鼓勵觀眾點贊並訂閱頻道,以獲得更多內容。

關鍵信息

  • 演講者討論了使用 Deep Seek 進行網頁抓取,強調其經濟實惠和易於使用。
  • 他們概述了一個設置過程,涉及配置Deep Seek和使用開源爬蟲。
  • 網路爬蟲被強調為企業中一項重複性的任務,特別是在B2B領域,及時數據收集至關重要。
  • 使用人工智慧進行網頁抓取任務的優勢被提出,特別是在其相對於傳統方法的成本效益方面。
  • 以下是有關AI定價模型中使用的令牌系統的解釋,並將其與單詞和數據收集需求相關聯。
  • 講者分享了個人經驗和API請求使用的範例,詳述在爬取活動中產生的成本。
  • 強調保持抓取數據的結構化格式的重要性,以確保未來數據處理和分析的一致性。
  • 討論了幾種特定的網頁爬取配置,包括排除外部連結和為了效率而處理內嵌框架。
  • 講者描述了一個實際演示,包括設置抓取任務的編程命令。
  • 他們總結了在各種應用中利用人工智慧和網絡爬蟲進行高效數據收集的整體好處。

時間軸分析

內容關鍵字

Deep Seek

Deep Seek 是一種網頁擷取工具,因其低成本而讓人覺得幾乎是違法的。這個過程涉及設置 Deep Seek 和開源爬蟲,最終讓用戶能夠有效地從網站擷取有價值的數據。

LLM (大型語言模型)

使用大型語言模型進行擷取對於需要持續訪問有價值數據的企業至關重要。人工智能的興起導致了許多依賴可靠大型語言模型的初創企業的發展,這通常以較低的成本進行。

Token 使用

Token 計數是大型語言模型的一個重要指標,一百萬個 token 大約相當於七十五萬個單詞,而擷取數據的成本往往是根據 token 的使用量進行計算,這突顯了網頁擷取服務的財務方面。

API 設置

訪問 Deep Seek 的過程涉及設置 API 密鑰,最小收費通常從2美元開始,然後就可以開始使用該工具進行擷取任務。

爬蟲與擷取的區別

強調了爬蟲和擷取之間的區別,其中爬蟲涉及理解鏈接和瀏覽網頁,而擷取則專注於從特定網站提取內容。

人工智能擷取工具

各種人工智能驅動的擷取工具可用於有效和高效地幫助企業收集關鍵數據,同時排除不相關的數據元素,以獲得精確的結果。

數據結構和可預測性

從網站收集的數據的可預測結構是至關重要的,因為它使得數據處理和整合到數據庫或前端應用程序中更容易,從而促進了更好的數據利用。

數據擷取示例

講者展示了一個具體的示例,使用一個假設的數據集,該數據集來自需要擷取結構化數據的網站,展示了如何有效提取和利用該信息。

Token 成本計算

視頻解釋了與擷取操作的 token 使用相關的開支,詳細說明了每個請求需要多少 token 及其相關成本。

大型語言模型的比較

使用 Hugging Face 等平台比較各種大型語言模型的性能得到了突顯,強調了社群驅動的見解和協作反饋在人工智能開發中的重要性。

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