Crawl4AI 智能体网络智能采集利器
Crawl是一款收费的开源工具，应用AI技术简化网络爬取和数据提取，提高消息搜集与剖析的效率。它智能识别网页内容，并将数据转换为易于解决的格局，性能片面且操作简便。
1 经常使用 Crawl 的步骤
步骤 1：装置与设置
pip install “crawl4ai @ git+" transformers torch nltk步骤 2：数据提取
创立Python脚本，启动网络爬虫并从URL提取数据：
from crawl4ai import WebCrawler# 创立 WebCrawler 的实例crawler = WebCrawler()# 预热爬虫（加载必要的模型）crawler.warmup()# 在 URL 上运转爬虫result = crawler.run(url="https://openai.com/api/pricing/")# 打印提取的内容print(result.markdown)步骤 3：数据结构化
经常使用LLM（大型言语模型）定义提取战略，将数据转换为结构化格局：
import osfrom crawl4ai import WebCrawlerfrom crawl4ai.extraction_strategy import LLMExtractionStrategyfrom pydantic import BaseModel, Fieldclass OpenAIModelFee(BaseModel):model_name: str = Field(..., description="OpenAI 模型的称号。")input_fee: str = Field(..., description="OpenAI 模型的输入令牌费用。")output_fee: str = Field(..., description="OpenAI 模型的输入令牌费用。")url = 'https://openai.com/api/pricing/'crawler = WebCrawler()crawler.warmup()result = crawler.run(url=url,word_count_threshold=1,extraction_strategy= LLMExtractionStrategy(provider= "openai/gpt-4o", api_token = os.getenv('OPENAI_API_KEY'),schema=OpenAIModelFee.schema(),extraction_type="schema",instruction="""从爬取的内容中提取一切提到的模型称号以及它们的输入和输入令牌费用。不要遗漏整个内容中的任何模型。提取的模型 JSON 格局应该像这样：{"model_name": "GPT-4", "input_fee": "US$10.00 / 1M tokens", "output_fee": "US$30.00 / 1M tokens"}."""),bypass_cache=True,)print(result.extracted_content)步骤 4：集成AI智能体
将 Crawl 与 Praison CrewAI 智能体集成，成功高效的数据解决：
pip install praisonai创立工具文件（tools.py）来包装 Crawl 工具：
# tools.pyimport osfrom crawl4ai import WebCrawlerfrom crawl4ai.extraction_strategy import LLMExtractionStrategyfrom pydantic import BaseModel, Fieldfrom praisonai_tools import BaseToolclass ModelFee(BaseModel):llm_model_name: str = Field(..., description="模型的称号。")input_fee: str = Field(..., description="模型的输入令牌费用。")output_fee: str = Field(..., description="模型的输入令牌费用。")class ModelFeeTool(BaseTool):name: str = "ModelFeeTool"description: str = "从给定的定价页面提取模型的费用消息。"def _run(self, url: str):crawler = WebCrawler()crawler.warmup()result = crawler.run(url=url,word_count_threshold=1,extraction_strategy= LLMExtractionStrategy(provider="openai/gpt-4o",api_token=os.getenv('OPENAI_API_KEY'),schema=ModelFee.schema(),extraction_type="schema",instruction="""从爬取的内容中提取一切提到的模型称号以及它们的输入和输入令牌费用。不要遗漏整个内容中的任何模型。提取的模型 JSON 格局应该像这样：{"model_name": "GPT-4", "input_fee": "US$10.00 / 1M tokens", "output_fee": "US$30.00 / 1M tokens"}."""),bypass_cache=True,)return result.extracted_contentif __name__ == "__main__":# 测试 ModelFeeTooltool = ModelFeeTool()url = "https://www.openai.com/pricing"result = tool.run(url)print(result)AI智能体性能
性能AI智能体经常使用Crawl工具启动网络抓取和数据提取。在crewai框架下，咱们设定了三个外围角色，独特成功网站模型定价消息的提取义务：
整个流程无需额外依赖，各角色独立成功各自义务。
2 AI 智能体运行实例
以Crawl为基础，Praison-AI智能体能够口头网络抓取、数据荡涤和剖析上班。它们相互单干，从多个网站抓取定价数据，并汇总成详尽的报告，以展现剖析结果。
3 结语
Crawl是一个弱小的工具，它赋予AI智能体更高的效率和准确性口头网络爬取和数据提取义务。其开源个性、AI驱动的才干和多性能性，使其成为构建智能且数据驱动智能体的贵重资产。
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