Outils структурированный вывод данных simples et intuitifs

Explorez des solutions структурированный вывод данных conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

структурированный вывод данных

  • Un framework Python qui transforme de grands modèles linguistiques en agents autonomes de navigation web pour la recherche, la navigation et l'extraction.
    0
    0
    Qu'est-ce que AutoBrowse ?
    AutoBrowse est une bibliothèque pour développeurs permettant l'automatisation web pilotée par LLM. En utilisant de grands modèles linguistiques, il planifie et exécute des actions de navigateur — recherche, navigation, interaction et extraction d'informations à partir des pages web. Avec un modèle planificateur-exécuteur, il décompose des tâches de haut niveau en actions étape par étape, en gérant le rendu JavaScript, la saisie de formulaires, la traversée des liens et le parsing de contenu. Il fournit des données structurées ou des résumés, idéal pour la recherche, la collecte de données, les tests automatisés et la veille concurrentielle.
  • Un agent AI open-source qui intègre de grands modèles de langage avec un web scraping personnalisable pour des recherches approfondies et automatisées et l'extraction de données.
    0
    0
    Qu'est-ce que Deep Research With Web Scraping by LLM And AI Agent ?
    Deep-Research-With-Web-Scraping-by-LLM-And-AI-Agent est conçu pour automatiser le workflow de recherche de bout en bout en combinant les techniques de web scraping avec les capacités de grands modèles de langage. Les utilisateurs définissent des domaines cibles, spécifient des motifs URL ou des requêtes de recherche, et mettent en place des règles d'analyse à l'aide de BeautifulSoup ou de bibliothèques similaires. Le framework orchestre des requêtes HTTP pour extraire du texte brut, des tableaux ou des métadonnées, puis alimente le contenu récupéré dans un LLM pour des tâches telles que la synthèse, le clustering thématique, la questions-réponses ou la normalisation des données. Il supporte des boucles itératives où les sorties du LLM guident les tâches de scraping suivantes, permettant des plongées approfondies dans des sources connexes. Avec un cache intégré, une gestion des erreurs et des modèles de prompt configurables, cet agent facilite la collecte d'informations complète, idéal pour les revues de littérature, le renseignement concurrentiel et l'automatisation de la recherche de marché.
Vedettes