教程 | 如何让ChatGPT 访问多个网址并进行分析总结?

部署运行你感兴趣的模型镜像

我们常常会碰到多份文件互相引用纷繁复杂、若要手工逐一进行归纳、分析、想要找出规律是一件非常困难的事情,WebPilot这一插件就能较好地解决这一难题,本教程将介绍如何利用ChatGPT访问多个URL,从而对生成的内容进行总结与分析。

首先登陆您的ChatGPT帐号,并单击邮箱,勾选设置(Settings)。

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在左上角点击Newchat

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  勾选GPT4(插件) plugins。

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搜索WebPilot 勾选install

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再返回ChatGPT

我们在WebPilot与ShowMe插件之间同时进行了勾选。如果您未安装ShowMe,可以查看

教程 | 如何应用ChatGPT插件 Show Me输出流程图

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我在 github上找到了两个互相参考的条目,我要让他找到参考的联系,然后做一个概括,于是我贴了两个条目的链接,解释了一下需求,不久他就会选择一个用于解析的 WebPilot插件。

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若觉得文本输出在形式上不够直观,也可提出请求让其用思维导图进行输出,此时图中自动采用了Show Me这一插件来进行思维导图制作。

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当然,还可以将您本地文档如PDF上传至阿里云OSS中,并将OSS中产生的文档链接贴在其中,请它帮助您进行总结归纳和分析,阿里云OSS上传到教程。

写在最后,赤辰最近All in Ai,一切工作流和生活流几乎都试着重塑一遍,持续输出更多自用案例及实践思考和最新学习技术资料,(公仲浩)赤辰AI运营变现实操记,欢迎关注!

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GPT OSS 是OpenAI 推出的重量级开放模型,面向强推理、智能体任务以及多样化开发场景

<think>我们参考用户的问题和之前的回答,用户想了解如何从零开始构建本地智能体,尤其是面向初学者的实现方法。 根据引用[1][2][3]中的内容,构建智能体通常包括几个关键步骤:需求分析、架构设计、工具选择、开发实现和测试优化。 由于用户是初学者,我们应推荐简单易用的工具和平台,给出一个具体的示例。 步骤: 1. **明确需求**:确定智能体要完成什么任务(如自动回复、数据分析、设备控制等)。 2. **选择工具和平台**:初学者推荐使用图形化或低代码平台(如扣子平台[^2]、LangChain等),也可以使用Python编写简单智能体。 3. **设计智能体架构**:通常包括输入处理、决策逻辑、执行动作、输出反馈等模块[^3]。 4. **实现核心功能**:编写代码或配置平台,实现智能体的基本功能。 5. **测试与优化**:在本地环境中测试智能体,根据反馈调整。 示例:构建一个本地文件管理智能体(自动整理下载文件夹) 功能:监控下载文件夹,将文件按类型(图片、文档、压缩包等)自动分类到不同子文件夹。 我们将用Python实现一个简单版本: 步骤: 1. 监控指定目录(如下载文件夹) 2. 根据文件扩展名分类 3. 创建分类文件夹(如果不存在) 4. 移动文件到对应文件夹 注意:这个示例不需要复杂的AI,但可以扩展为使用机器学习模型识别文件内容。 代码实现: ```python import os import shutil # 定义文件类型和对应的目标文件夹 FILE_TYPES = { "图片": [".jpg", ".jpeg", ".png", ".gif"], "文档": [".pdf", ".docx", ".txt", ".xlsx"], "压缩文件": [".zip", ".rar", ".7z"], "音频": [".mp3", ".wav"], "视频": [".mp4", ".avi", ".mov"] } def organize_downloads(download_path="~/Downloads"): # 将路径扩展为用户目录 download_path = os.path.expanduser(download_path) # 确保下载目录存在 if not os.path.exists(download_path): print(f"目录不存在: {download_path}") return # 遍历下载目录下的所有文件 for filename in os.listdir(download_path): file_path = os.path.join(download_path, filename) # 跳过目录 if os.path.isdir(file_path): continue # 获取文件扩展名(小写) _, ext = os.path.splitext(filename) ext = ext.lower() # 根据扩展名找到对应的分类 moved = False for category, extensions in FILE_TYPES.items(): if ext in extensions: # 目标分类目录 target_dir = os.path.join(download_path, category) # 如果目录不存在则创建 if not os.path.exists(target_dir): os.makedirs(target_dir) # 移动文件 shutil.move(file_path, os.path.join(target_dir, filename)) print(f"已移动: {filename} -> {category}") moved = True break # 未分类的文件,放入“其他”文件夹 if not moved: other_dir = os.path.join(download_path, "其他") if not os.path.exists(other_dir): os.makedirs(other_dir) shutil.move(file_path, os.path.join(other_dir, filename)) print(f"已移动: {filename} -> 其他") if __name__ == "__main__": organize_downloads() ``` 这个简单的智能体可以定期运行(如使用计划任务),实现自动整理。 进阶方向: 1. 使用watchdog库实时监控文件夹变化[^1]。 2. 增加日志记录。 3. 使用机器学习模型对文件内容进行分类(如图像识别)。 对于更复杂的智能体,可以结合自然语言处理(如使用ChatGPT API)或决策模型,但需要一定的编程基础。 总结:初学者可以从简单的自动化任务开始,逐步增加功能。使用Python等通用语言可以灵活扩展,而低代码平台(如扣子)则能快速搭建原型[^2][^3]。 注意:在构建智能体时,要特别注意数据安全和隐私保护,尤其是处理本地文件时。 相关问题: 1. 如何让这个文件管理智能体定时运行? 2. 如何扩展这个智能体以支持更多文件类型? 3. 如何用Python实现一个简单的聊天智能体? 4. 智能体如何与本地数据库交互? 5. 如何为智能体增加图形用户界面(GUI)?</think>### 小白从零构建本地智能体的完整指南(附代码) #### 第一步:明确需求(初学者推荐简单场景) 选择一个小型实用场景作为起点,例如: - 📁 文件自动整理助手 - 📅 日程提醒机器人 - 🔍 本地文档搜索工具 - 💬 简易聊天机器人(基于规则) > 示例目标:**构建自动整理下载文件夹的智能体** [^1] #### 第二步:选择开发工具(零基础友好) ```python # 推荐工具清单 tools = { "编程语言": "Python (简单易学,生态丰富)", "核心框架": "LangChain (专为AI智能体设计)", "辅助库": "PyAutoGUI (桌面自动化), watchdog (文件监控)", "开发环境": "VSCode + Python插件" } ``` #### 第三步:搭建基础架构(四模块设计) ```mermaid graph LR A[输入模块] --> B[决策模块] B --> C[执行模块] C --> D[反馈模块] ``` 1. **输入模块** - 感知环境变化 ```python # 监控下载文件夹示例 from watchdog.observers import Observer from watchdog.events import FileSystemEventHandler class DownloadHandler(FileSystemEventHandler): def on_created(self, event): if not event.is_directory: print(f"检测到新文件: {event.src_path}") # 传递给决策模块 decision_module(event.src_path) ``` 2. **决策模块** - 制定处理规则 ```python # 文件分类规则示例 def decision_module(file_path): # 获取文件扩展名 ext = file_path.split('.')[-1].lower() # 分类规则 categories = { '图片': ['jpg', 'png', 'gif'], '文档': ['pdf', 'docx', 'txt'], '压缩包': ['zip', 'rar'] } for category, exts in categories.items(): if ext in exts: # 传递给执行模块 execute_module(file_path, category) return # 未分类文件处理 execute_module(file_path, '其他') ``` 3. **执行模块** - 执行具体操作 ```python import shutil import os def execute_module(file_path, category): # 创建分类目录 download_dir = os.path.dirname(file_path) target_dir = os.path.join(download_dir, category) os.makedirs(target_dir, exist_ok=True) # 移动文件 filename = os.path.basename(file_path) shutil.move(file_path, os.path.join(target_dir, filename)) print(f"已移动 {filename} 到 {category} 文件夹") ``` 4. **反馈模块** - 提供操作结果 ```python # 添加操作日志 import logging logging.basicConfig( filename='agent.log', level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(message)s' ) def log_action(action, details): logging.info(f"{action} | {details}") # 可扩展:桌面通知/邮件提醒等 ``` #### 第四步:运行与优化 ```python if __name__ == "__main__": # 启动文件监控 path = "C:/Users/你的用户名/Downloads" # 修改为你的下载路径 event_handler = DownloadHandler() observer = Observer() observer.schedule(event_handler, path, recursive=False) observer.start() try: while True: time.sleep(1) except KeyboardInterrupt: observer.stop() observer.join() ``` #### 第五步:进阶扩展方向 1. **增加AI能力**: ```python # 使用LangChain添加自然语言处理 from langchain.chains import LLMChain def advanced_decision(user_query): # 使用小模型分析用户指令 llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=local_llm) return llm_chain.run(user_query) ``` 2. **添加图形界面**: ```python # 使用PyQt创建简单界面 from PyQt5.QtWidgets import QSystemTrayIcon, QMenu tray_icon = QSystemTrayIcon() tray_icon.show() ``` 3. **部署为服务**: ```bash # 将脚本注册为系统服务 pip install pyinstaller pyinstaller --onefile --windowed your_agent.py ``` #### 学习资源推荐 1. [LangChain官方文档](https://python.langchain.com/) - 智能体开发框架 2. [Python自动化实战教程](https://automatetheboringstuff.com/) - 免费电子书 3. [HuggingFace模型库](https://huggingface.co/models) - 本地可运行的小型AI模型 > 初学者建议从50行以内的微型智能体开始,逐步迭代功能。每周增加1个新特性(如日志记录、异常处理、规则扩展),三个月后可构建复杂智能体[^2][^3]。 --- ### 常见问题解答 **Q:需要多强的电脑配置?** A:基础版智能体可在任意安装Python的电脑运行(包括树莓派)。添加AI模型需4GB+内存。 **Q:会泄露我的本地数据吗?** A:完全本地运行的智能体不会上传任何数据,确保隐私安全。 **Q:遇到错误如何调试?** A:使用`try/except`捕获异常,记录到日志文件: ```python try: # 你的代码 except Exception as e: log_action("ERROR", str(e)) ``` 通过这个框架,初学者可在1小时内创建第一个可运行的本地智能体,后续逐步增加复杂度[^1][^3]。 --- ### 相关问题 1. 如何为智能体添加自然语言对话能力? 2. 本地智能体如何安全地访问我的个人文件? 3. 有哪些适合初学者的智能体案例项目? 4. 如何让智能体定时自动执行任务? 5. 智能体运行时如何减少系统资源占用?
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