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Debido a mis muchos años de experiencia en la industria de los rastreadores, programar varios códigos de demanda es realmente un trabajo muy laborioso y meticuloso. Con la popularidad de la IA, estoy pensando si es posible capturar y generar automáticamente el contenido de texto deseado a través de la automatización de la IA. programas. La premisa es que planeo completarlo combinando tecnología de rastreo (como Scrapy) y modelos de IA generativa (como GPT-4).

Lo siguiente es mi opinión sobre la clase de rastreador AIGC y muestra cómo crear una aplicación de rastreador AIGC.

1. Instalar las dependencias necesarias

Primero, asegúrese de tener instaladas las bibliotecas cliente API de Scrapy y OpenAI.

pip install scrapy openai
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2. Configurar la API OpenAI

Debe tener una clave API de OpenAI y configurar variables de entorno o usarla directamente en su código.

3. Crear un rastreador Scrapy

A continuación se muestra un ejemplo de un rastreador Scrapy básico que extrae contenido y genera contenido nuevo.

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. Configurar el proyecto Scrapy

Asegurate quesettings.pyConfigure los ajustes apropiados como USER_AGENT y el retraso de descarga.

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. Ejecute el rastreador

Ejecute el rastreador Scrapy a través de la línea de comando:

scrapy crawl aigc_spider
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6. Funciones ampliadas

Manejar varias páginas

Revisarparsemétodo, lo que le permite manejar varias páginas y realizar un rastreo 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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Agregar más configuraciones de compilación

Ajustar los parámetros del contenido generado, como agregartemperatureytop_pparámetros para generar contenidos más diversos.

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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Lo anterior es cómo puedo crear una aplicación de rastreo AIGC combinando Scrapy y OpenAI API para rastrear automáticamente el contenido del sitio web y generar contenido nuevo. Este método es adecuado para escenarios de aplicaciones que requieren una gran cantidad de generación de contenido, como creación de contenido, mejora de datos, etc. En aplicaciones prácticas, es posible que eventualmente necesitemos un control y una optimización más refinados de la lógica de rastreo y generación para satisfacer las necesidades de varios tipos de rastreadores.