Compartilhamento de tecnologia

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Durante meus muitos anos de experiência na indústria de rastreadores, programar vários códigos de demanda é realmente um trabalho muito difícil e meticuloso. Com a popularidade da IA, estou pensando se é possível capturar e gerar automaticamente o conteúdo de texto desejado por meio da automação de IA. programas. A premissa é que pretendo completá-lo combinando tecnologia de rastreamento (como Scrapy) e modelos generativos de IA (como GPT-4).

A seguir estão minhas idéias sobre a classe rastreador AIGC, mostrando como construir um aplicativo rastreador AIGC.

1. Instale as dependências necessárias

Primeiro, certifique-se de ter as bibliotecas cliente API do Scrapy e OpenAI instaladas.

pip install scrapy openai
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2. Configurar API OpenAI

Você precisa ter uma chave de API OpenAI e configurar variáveis ​​de ambiente ou usá-la diretamente em seu código.

3. Crie um rastreador Scrapy

Abaixo está um exemplo básico do rastreador Scrapy para extrair conteúdo e gerar novo conteúdo.

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 ""
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4. Configure o projeto Scrapy

Tenha certeza desettings.pyDefina as configurações apropriadas, como USER_AGENT e atraso de download.

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
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5. Execute o rastreador

Execute o rastreador Scrapy via linha de comando:

scrapy crawl aigc_spider
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6. Funções estendidas

Lidar com múltiplas páginas

Reverparsemétodo, permitindo que ele lide com várias páginas e execute rastreamento profundo.

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)
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Adicione mais configurações de compilação

Ajuste os parâmetros do conteúdo gerado, como adicionartemperatureetop_pparâmetros para gerar conteúdo mais diversificado.

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 ""
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A descrição acima é como posso construir um aplicativo rastreador AIGC combinando Scrapy e OpenAI API para rastrear automaticamente o conteúdo do site e gerar novo conteúdo. Este método é adequado para cenários de aplicação que exigem grandes quantidades de geração de conteúdo, como criação de conteúdo, aprimoramento de dados, etc. Em aplicações práticas, poderemos eventualmente precisar de um controle e otimização mais refinados da lógica de rastreamento e geração para atender às necessidades de vários tipos de rastreadores.