Deep-Research-With-Web-Scraping-by-LLM-And-AI-Agent是一個開源的Python框架，能夠建立自主研究代理。它排程定制的網頁爬取流程，收集資料，透過大型語言模型處理結果，產生摘要、洞見或結構化輸出，並支援反覆深入研究。開發者可以設定爬取規則、定義LLM提示、串連任務，以進行全面的自動資訊蒐集與分析。
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Deep Research With Web Scraping by LLM And AI Agent
Deep-Research-With-Web-Scraping-by-LLM-And-AI-Agent是一個開源的Python框架，能夠建立自主研究代理。它排程定制的網頁爬取流程，收集資料，透過大型語言模型處理結果，產生摘要、洞見或結構化輸出，並支援反覆深入研究。開發者可以設定爬取規則、定義LLM提示、串連任務，以進行全面的自動資訊蒐集與分析。
精選
Deep Research With Web Scraping by LLM And AI Agent 是什麼？
Deep-Research-With-Web-Scraping-by-LLM-And-AI-Agent旨在結合網頁擷取技巧與大型語言模型功能，自動化端到端的研究流程。使用者定義目標領域、網址模式或搜尋查詢，並利用BeautifulSoup等庫設定解析規則。該架構控制HTTP請求以擷取原始文本、表格或元資料，再將內容傳入LLM進行摘要、主題分類、問答或資料正規化。支援用LLM結果引導後續的爬取任務，進行深度資訊挖掘。內建快取、錯誤處理、可配置的prompt範本，提升整理完整資訊的效率，非常適合學術文獻回顧、競爭情報與市場研究自動化。
誰會使用 Deep Research With Web Scraping by LLM And AI Agent？
- 學術研究人員
- 市場情報分析師
- 記者
- 商業策略師
- 資料科學家
- 軟體開發者
如何使用 Deep Research With Web Scraping by LLM And AI Agent？
- 步驟1：從GitHub克隆儲存庫並安裝Python相依套件（pip install -r requirements.txt）。
- 步驟2：編輯設定檔設定爬取目標，輸入網址模式或搜尋查詢。
- 步驟3：客製化解析規則與LLM提示範本，提取並處理特定資料欄位。
- 步驟4：在環境變數中提供選用的LLM供應商API金鑰。
- 步驟5：執行代理程式（python agent.py）啟動自動爬取與LLM分析。
- 步驟6：檢視產生的摘要、結構化JSON輸出或CSV報告，並調整配置以進行下一輪。
平台
- mac
- windows
- linux
Deep Research With Web Scraping by LLM And AI Agent 的核心特徵與益處
主要功能
- 自動化網頁爬取配合自訂解析器
- 基於LLM的摘要與Q&A
- 反覆研究流程
- 可配置的Prompt範本
- 內建快取與錯誤管理
- 結構化JSON/CSV輸出
優點
- 加快研究速度
- 減少人工資料擷取
- 可重用且拓展性強的架構
- 客製化LLM交互方式
- 利用快取提升資料一致性
- 開源並由社群支援
Deep Research With Web Scraping by LLM And AI Agent 的主要使用案例與應用
- 學術文獻回顧
- 競爭情報收集
- 市場研究自動化
- 新聞調查報導
- 資料豐富化分析管道
Deep Research With Web Scraping by LLM And AI Agent 的常見問答
Deep Research With Web Scraping by LLM And AI Agent 公司信息
- johnsonhk88
Deep Research With Web Scraping by LLM And AI Agent 評論
5/5
Deep Research With Web Scraping by LLM And AI Agent 的主要競爭對手和替代方案？
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