Ferramentas sortie de données structurées para todas as ocasiões

Obtenha soluções sortie de données structurées flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

sortie de données structurées

  • Uma estrutura Python que transforma grandes modelos de linguagem em agentes autônomos de navegação na web para busca, navegação e extração.
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    O que é AutoBrowse?
    AutoBrowse é uma biblioteca para desenvolvedores que permite automação web orientada por LLM. Aproveitando grandes modelos de linguagem, planeja e executa ações no navegador — buscando, navegando, interagindo e extraindo informações de páginas web. Usando um padrão planejador-executor, divide tarefas de alto nível em ações passo a passo, lidando com rendering de JavaScript, entradas de formulários, travessia de links e análise de conteúdo. Produz dados estruturados ou resumos, sendo ideal para pesquisa, coleta de dados, testes automatizados e fluxos de trabalho de inteligência competitiva.
    Recursos Principais do AutoBrowse
    • Busca e navegação na web orientadas por LLM
    • Clique automático em links e preenchimento de formulários
    • Renderização de JavaScript e manipulação de conteúdo dinâmico
    • Análise de conteúdo e extração de dados
    • Sumarização do conteúdo de páginas web
  • Um agente de IA de código aberto que integra grandes modelos de linguagem com web scraping personalizável para pesquisa profunda automatizada e extração de dados.
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    O que é Deep Research With Web Scraping by LLM And AI Agent?
    Deep-Research-With-Web-Scraping-by-LLM-And-AI-Agent foi projetado para automatizar o fluxo de trabalho de pesquisa de ponta a ponta combinando técnicas de web scraping com capacidades de grandes modelos de linguagem. Os usuários definem domínios alvo, especificam padrões de URL ou consultas de busca, e configuram regras de análise usando BeautifulSoup ou bibliotecas semelhantes. A estrutura orquestra requisições HTTP para extrair textos brutos, tabelas ou metadados, e depois alimenta o conteúdo recuperado em um LLM para tarefas como sumarização, agrupamento de tópicos, perguntas e respostas, ou normalização de dados. Suporta laços iterativos onde as saídas do LLM guiam tarefas de scraping subsequentes, permitindo aprofundamentos em fontes relacionadas. Com cache embutido, tratamento de erros e modelos de prompt configuráveis, este agente agiliza a coleta de informações abrangente, sendo ideal para revisões de literatura acadêmica, inteligência competitiva e automação de pesquisa de mercado.
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