【LLM大模型】结合LangChain实现网页数据爬取

最新推荐文章于 2025-11-07 14:36:35 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-07 14:36:35 发布 · 1k 阅读

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#langchain #android #产品经理 #人工智能 #大模型 #RAG #LLM

部署运行你感兴趣的模型镜像

LangChain 非常强大的一点就是封装了非常多强大的工具可以直接使用。降低了使用者的学习成本。比如数据网页爬取。

在其官方文档-网页爬取中，也有非常好的示例。

应用场景

信息爬取。
RAG 信息检索。

实践应用

需求说明

从 ceshiren 网站中获取每个帖子的名称以及其对应的url信息。
ceshiren论坛地址：https://ceshiren.com/

实现思路

在这里插入图片描述

对应源码


# 定义大模型
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-3.5-turbo-0613")

# 定义提取方法
def extract(content: str, schema: dict):
    from langchain.chains import create_extraction_chain
    return create_extraction_chain(schema=schema, llm=llm).invoke(content)

import pprint
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
def scrape_with_playwright(urls, schema):
    # 加载数据
    loader = AsyncChromiumLoader(urls)
    docs = loader.load()
    # 数据转换
    bs_transformer = BeautifulSoupTransformer()
    # 提取其中的span标签
    docs_transformed = bs_transformer.transform_documents(
        docs, tags_to_extract=["span"]
    )
    # 数据切分
    splitter = RecursiveCharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoder(
    chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
    splits = splitter.split_documents(docs_transformed)
    # 因为数据量太大，输入第一片数据使用，传入使用的架构
    extracted_content = extract(schema=schema, content=splits[0].page_content)
    pprint.pprint(extracted_content)
    return extracted_content

urls = ["https://ceshiren.com/"]
schema = {
    "properties": {
        "title": {"type": "string"},
        "url": {"type": "string"},
    },
    "required": ["title", "url"],
}
extracted_content = scrape_with_playwright(urls, schema=schema)

PYTHON 复制 全屏

总结

了解网页爬取的实现思路以及相关技术。
通过LangChain实现爬取测试人网页的标题和url。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

在这里插入图片描述

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

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三、LLM大模型系列视频教程

在这里插入图片描述

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

在这里插入图片描述

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望