人工智慧會消滅傳統的網路爬蟲嗎?(GPT4V + Mistral 中型項目)
2024-12-10 09:104 分鐘 閱讀
內容介紹
這個內容討論了一個旨在使用流程圖方法進行網頁抓取的項目。講者介紹了該項目,強調設置需要從中提取數據的網址的重要性。取而代之於使用傳統的網頁抓取技術,比如 Beautiful Soup,他們選擇了 Puppeteer 來截取網頁的螢幕截圖。這些螢幕截圖可以使用計算機視覺進行分析。這個會議包含了實用的編碼範例,強調與 API 的整合,特別是針對語音功能。講者分享了有關 Puppeteer 使用的各種技術細節,創建的系統提示,以及專注於從運動賽事中提取實時信息。呼籲行動鼓勵觀眾參與內容和未來的項目,透過查看 GitHub 上的材料和潛在地成為頻道成員。整體項目的目標是在運動領域中有效地收集和呈現信息。關鍵信息
- 這個項目涉及創建一個流程圖,概述使用Puppeteer的網頁抓取過程。
- 目標是設置URL,以便使用Puppeteer從特定網頁提取數據,以獲取截圖,而不是使用傳統的網頁抓取方法,如Beautiful Soup。
- 截圖將使用視覺模型(GP4 Vision)進行分析,以提取所需的信息。
- 這種方法據說提供比標準技術更可靠的信息。
- 結果包括根據從截圖中收集的信息生成有關體育比賽的報告。
- 實施過程中利用系統提示提取特定的科技新聞,通過分析截圖來實現。
- 使用案例強調了對多場現場體育比賽的實時追踪。
時間軸分析
內容關鍵字
Puppeteer
Puppeteer 是一個 Node.js 庫,允許開發者控制無頭的 Chrome 或 Chromium 瀏覽器。在這個視頻中,它用於截圖網頁並執行網絡爬蟲任務,從不同的網址捕捉即時數據。
Web Scraping
這段視頻介紹了一種不同的網絡爬蟲方法,利用 Puppeteer 截取頁面的截圖,而不是傳統的如 Beautiful Soup 的方法。這種方法提供了一種創新的方式來分析和提取網頁信息。
gb4 Vision
視頻中使用了 gb4 Vision 來分析 Puppeteer 像截取的截圖,讓用戶能夠從不同網頁的視覺內容中提取相關信息和統計數據。
AI Integration
展示了整合 AI 工具以生成旁白和內容摘要,利用像 11 Labs 的 API 基於抓取的文本數據添加音頻輸出能力。
Tech News Extraction
這段視頻展示了一個實際的範例,使用特定的設置提取科技新聞標題和統計數據,這些設置包括指向科技新聞網站的預定網址。
Prompt Engineering
討論了提示工程在引導 AI 交付結構化和相關輸出結果上的應用,根據抓取的數據確保結果符合所需格式。
Usage Examples
各種使用範例展示了如何將提到的技術結合起來,創造出一個強大的實時數據收集和報告工具,用於體育賽事和科技新聞。
Live Sports Stats
視頻提供了一個跟蹤實時體育統計數據的範例,包括籃球和足球比賽,展示了如何對數據進行處理並實時報告。
相關問題與答案
這個專案流程圖是關於什麼的?
專案流程圖概述了我們今天將採取的步驟,以使用Puppeteer從網頁提取數據。
我們使用什麼工具進行網絡爬蟲?
我們使用Puppeteer來截取每個網頁的螢幕截圖,而不是傳統的網絡爬蟲方法。
我們如何分析這些螢幕截圖?
我們使用gb4視覺分析螢幕截圖,以提取每個網頁所需的信息。
這個專案的主要目標是什麼?
主要目標是根據網站的螢幕截圖提取科技新聞標題,並以有組織的格式展示它們。
設置視口有什麼重要性?
設置視口對於確定我們拍攝的螢幕截圖的形狀或長寬比至關重要。
為什麼我們需要使用「隱蔽插件」?
隱蔽插件讓我們更好地訪問網站,通過模擬人類行為來避免在爬蟲時被檢測。
我們如何生成新聞的語音配音?
我們使用11 Labs API根據我們收集的文本生成輸出的語音版本。
我們希望提取的具體數據類型是什麼?
我們旨在提取體育比賽的得分、統計數據和表現最佳的選手。
我們正在追蹤哪些類型的比賽?
我們正在追蹤各種現場體育比賽,包括籃球和足球。
我可以在哪裡找到專案代碼?
專案代碼將會在GitHub上提供,並將在描述中提供鏈接以供用戶訪問。
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