Κοινή χρήση τεχνολογίας

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Για την πολυετή εμπειρία μου στη βιομηχανία ανίχνευσης, ο προγραμματισμός διάφορων κωδικών ζήτησης είναι πραγματικά μια πολύ επίπονη και σχολαστική δουλειά Με τη δημοτικότητα της τεχνητής νοημοσύνης, σκέφτομαι αν είναι δυνατή η αυτόματη λήψη και δημιουργία του επιθυμητού περιεχομένου κειμένου μέσω της αυτοματοποίησης τεχνητής νοημοσύνης. προγράμματα. Η υπόθεση είναι ότι σκοπεύω να το ολοκληρώσω συνδυάζοντας την τεχνολογία ανίχνευσης (όπως το Scrapy) και τα παραγωγικά μοντέλα AI (όπως το GPT-4).

Ακολουθούν οι σκέψεις μου για την κατηγορία ανιχνευτή AIGC, που δείχνει πώς να δημιουργήσετε μια εφαρμογή ανιχνευτή AIGC.

1. Εγκαταστήστε τις απαραίτητες εξαρτήσεις

Πρώτα, βεβαιωθείτε ότι έχετε εγκαταστήσει τις βιβλιοθήκες πελατών API του Scrapy και του OpenAI.

pip install scrapy openai
1

2. Διαμορφώστε το OpenAI API

Πρέπει να έχετε ένα κλειδί OpenAI API και να διαμορφώσετε μεταβλητές περιβάλλοντος ή να το χρησιμοποιήσετε απευθείας στον κώδικά σας.

3. Δημιουργήστε το πρόγραμμα ανίχνευσης Scrapy

Παρακάτω είναι ένα παράδειγμα ενός βασικού προγράμματος ανίχνευσης Scrapy που αποκόπτει περιεχόμενο και δημιουργεί νέο περιεχόμενο.

my_spider.py

import scrapy
import openai

class AIGCSpider(scrapy.Spider):
    name = 'aigc_spider'
    start_urls = ['http://example.com']

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(AIGCSpider, self).__init__(*args, **kwargs)
        openai.api_key = 'your-openai-api-key'  # 替换为你的OpenAI API密钥

    def parse(self, response):
        # 提取网页内容
        content = response.xpath('//body//text()').getall()
        content = ' '.join(content).strip()

        # 使用OpenAI生成新内容
        generated_content = self.generate_content(content)

        # 处理生成的内容，如保存到文件
        with open('generated_content.txt', 'a') as f:
            f.write(generated_content + 'n')

        self.log(f"Generated content for {response.url}")

    def generate_content(self, prompt):
        try:
            response = openai.Completion.create(
                engine="davinci-codex",
                prompt=prompt,
                max_tokens=150
            )
            generated_text = response.choices[0].text.strip()
            return generated_text
        except Exception as e:
            self.log(f"Error generating content: {e}")
            return ""
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37

4. Διαμορφώστε το έργο Scrapy

Σιγουρέψου ότιsettings.pyΔιαμορφώστε τις κατάλληλες ρυθμίσεις όπως USER_AGENT και καθυστέρηση λήψης.

settings.py

BOT_NAME = 'aigc_bot'

SPIDER_MODULES = ['aigc_bot.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'aigc_bot.spiders'

# 遵守robots.txt规则
ROBOTSTXT_OBEY = True

# 用户代理
USER_AGENT = 'aigc_bot (+http://www.yourdomain.com)'

# 下载延迟
DOWNLOAD_DELAY = 1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

5. Εκτελέστε τον ανιχνευτή

Εκτελέστε το πρόγραμμα ανίχνευσης Scrapy μέσω της γραμμής εντολών:

scrapy crawl aigc_spider
1

6. Εκτεταμένες λειτουργίες

Χειριστείτε πολλές σελίδες

Αναθεωρώparseμέθοδο, που του επιτρέπει να χειρίζεται πολλές σελίδες και να εκτελεί βαθιά ανίχνευση.

def parse(self, response):
    # 提取网页内容
    content = response.xpath('//body//text()').getall()
    content = ' '.join(content).strip()

    # 使用OpenAI生成新内容
    generated_content = self.generate_content(content)

    # 处理生成的内容，如保存到文件
    with open('generated_content.txt', 'a') as f:
        f.write(f"URL: {response.url}n")
        f.write(generated_content + 'nn')

    self.log(f"Generated content for {response.url}")

    # 跟踪所有链接
    for href in response.css('a::attr(href)').get():
        yield response.follow(href, self.parse)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18

Προσθέστε περισσότερες ρυθμίσεις κατασκευής

Προσαρμόστε τις παραμέτρους του παραγόμενου περιεχομένου, όπως η προσθήκηtemperatureκαιtop_pπαραμέτρων για τη δημιουργία πιο ποικίλου περιεχομένου.

def generate_content(self, prompt):
    try:
        response = openai.Completion.create(
            engine="davinci-codex",
            prompt=prompt,
            max_tokens=150,
            temperature=0.7,
            top_p=0.9
        )
        generated_text = response.choices[0].text.strip()
        return generated_text
    except Exception as e:
        self.log(f"Error generating content: {e}")
        return ""
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

Τα παραπάνω είναι πώς μπορώ να δημιουργήσω μια εφαρμογή ανίχνευσης AIGC συνδυάζοντας το Scrapy και το OpenAI API για αυτόματη ανίχνευση περιεχομένου ιστότοπου και δημιουργία νέου περιεχομένου. Αυτή η μέθοδος είναι κατάλληλη για σενάρια εφαρμογών που απαιτούν μεγάλες ποσότητες παραγωγής περιεχομένου, όπως δημιουργία περιεχομένου, βελτίωση δεδομένων κ.λπ. Σε πρακτικές εφαρμογές, μπορεί τελικά να χρειαστεί να έχουμε πιο εκλεπτυσμένο έλεγχο και βελτιστοποίηση της λογικής ανίχνευσης και παραγωγής για να καλύψουμε τις ανάγκες διαφόρων τύπων ανιχνευτών.