

Scrapegraph AI
紹介 :
ScrapeGraph-AIは、LLM(大規模言語モデル)と直接グラフ論理を用いて、ウェブサイト、ドキュメント、XMLファイルのスクレイピングパイプラインを構築するPythonライブラリです。ユーザーは抽出したい情報を指定するだけで、ライブラリが自動的に処理を行います。本ライブラリはWebデータ取得プロセスを簡素化し、データ抽出の効率性と正確性を向上させることを主な利点としています。データ探索や研究目的で使用できますが、不正利用はしないでください。
ターゲットユーザー :
["データサイエンティスト:Webページから必要なデータを取得して分析を迅速に行う。","研究者:研究を支援するための特定のテーマに関するWeb情報を収集する。","開発者:アプリケーションに統合して、自動データ取得機能を実現する。","教育者:AIによるWebデータ抽出の方法を示す教育ツールとして使用する。"]
使用シナリオ
技術ブログからすべての記事タイトルと説明を抽出する。
特定業界の市場レポートと分析データを収集する。
ニュースサイトの最新のニュース見出しを自動取得する。
製品特徴
SmartScraperクラスを使用してプロンプトでWebサイト情報を抽出
Ollamaモデルによる情報抽出に対応
Dockerコンテナによる展開に対応
OpenAIモデルによる情報抽出に対応
Geminiモデルによる情報抽出に対応
一般的なWebスクレイピングパイプラインノードを使用する直接グラフ実装を提供
抽出された情報を含む辞書形式で出力
使用チュートリアル
ステップ1:Scrapegraph-aiライブラリをインストールします。
ステップ2:必要なモデルと設定(OllamaまたはOpenAIモデルなど)を構成します。
ステップ3:SmartScraperGraphインスタンスを作成し、抽出したい情報に関するプロンプトとWebページのソースを提供します。
ステップ4:run()メソッドを呼び出して情報抽出を実行します。
ステップ5:抽出結果(通常は辞書形式)を出力または処理します。
ステップ6:必要に応じて、抽出された情報をさらに分析または処理します。
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