Umfassende extraction de données structurées-Lösungen

Verschaffen Sie sich Zugang zu einer umfassenden Sammlung von extraction de données structurées-Tools, die eine breite Palette von Anforderungen abdecken.

extraction de données structurées

  • AgenticSearch ist eine Python-Bibliothek, die autonome KI-Agenten ermöglicht, Google-Suchen durchzuführen, Ergebnisse zu synthetisieren und komplexe Anfragen zu beantworten.
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    Was ist AgenticSearch?
    AgenticSearch ist ein open-source Python-Toolkit zum Aufbau autonomer KI-Agenten, die Websuchen durchführen, Daten aggregieren und strukturierte Antworten liefern. Es integriert große Sprachmodelle und Such-APIs, um mehrstufige Workflows zu orchestrieren: Abfragen stellen, Ergebnisse scrapen, relevante Links ranken, Schlüsselpassagen extrahieren und Ergebnisse zusammenfassen. Entwickler können das Verhalten der Agenten anpassen, Aktionen verketten und die Ausführung überwachen, um Forschungsassistenten, Wettbewerbsanalysen oder domänspezifische Datensammler ohne manuelle Navigation zu erstellen.
    AgenticSearch Hauptfunktionen
    • Autonome Google Search-Abfrage-Orchestrierung
    • Ergebnisabruf, Scraping und Ranking
    • LLM-basierte Inhaltsanalyse und Zusammenfassung
    • Anpassbare mehrstufige Agenten-Workflows
    • Integration mit LangChain und anderen LLM-Frameworks
    • Streaming- und asynchrone Ausführung unterstützt
  • KI-Agent ermöglicht GPT-gestützte Browserautomatisierung für Web-Scraping, Formularausfüllung, Tests und Datenerfassung.
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    Was ist Browser Agent?
    Der Browser Agent integriert OpenAI-Sprachmodelle mit Playwright, um automatisierte Browseraufgaben anhand natürlicher Sprachbefehle auszuführen. Es lädt Webseiten, navigiert Links, klickt Schaltflächen, füllt und sendet Formulare aus, extrahiert strukturierte Daten, erfasst Screenshots und wertet benutzerdefiniertes JavaScript aus. Durch die Interpretation der GPT-Ausgabe in Browseraktionen können Entwickler Webautomatisierungs-Workflows mit minimalem Code prototypisieren. Er unterstützt Multi-Page-Sitzungen, Cookie- und Sitzungsmanagement sowie Fehlerbehandlung. Teams können Aufgaben wie Daten-Scraping, End-to-End-Tests oder dynamische Inhaltsinteraktionen skripten, alles ausgelöst durch Konversationsanweisungen. Die Architektur ist modular gestaltet, mit Hooks zur Erweiterung der Funktionen und Integration in nachgelagerte Verarbeitungs-Pipelines.
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