LLM Scraper 教程
1. 项目介绍
LLM Scraper 是一个基于TypeScript的库,它利用大规模语言模型(LLMs)来从任何网页中提取结构化数据。此项目支持Local(如Ollama GGUF)、OpenAI和Vercel AI SDK等提供者,并通过Zod定义了数据模式以确保类型安全性。
2. 项目快速启动
安装依赖
首先,确保已安装Node.js环境。然后,在你的项目目录中运行以下命令来安装 llm-scraper
:
npm init -y
npm install llm-scraper playwright @ai-sdk/openai
运行示例代码
以下是一个简单的示例,展示如何使用LLM Scraper从Hacker News获取顶级故事:
import { chromium } from 'playwright';
import * as z from 'zod';
import * as openai from '@ai-sdk/openai';
import { LLMScraper } from 'llm-scraper';
// 初始化LLM提供商
const llm = openai.chat('gpt-4o');
// 创建LLMScraper实例
const scraper = new LLMScraper(llm);
(async () => {
// 启动浏览器
const browser = await chromium.launch();
const page = await browser.newPage();
// 访问Hacker News
await page.goto('https://news.ycombinator.com');
// 定义要提取的数据模式
const storySchema = z.object({
title: z.string(),
url: z.string().url(),
points: z.number(),
author: z.string(),
});
// 提取数据
const topStories = await scraper.scrape(page, storySchema, '#hn-item', 10);
console.log(topStories);
// 关闭浏览器
await browser.close();
})();
这段代码将打开一个新的Chromium浏览器窗口,导航到Hacker News首页,然后提取前10个故事的相关信息。
3. 应用案例和最佳实践
- 使用预定义的模式或者自定义模式来适应不同的网页结构。
- 利用错误处理机制,确保在数据提取过程中遇到问题时能够优雅地失败。
- 结合不同LLM提供商的优势,比如在某些场景下,可能需要对不同类型的网页使用不同模型。
4. 典型生态项目
LLM Scraper 可以和其他技术栈结合使用,例如:
- Playwright:用于自动化浏览器操作,配合LLM Scraper进行页面访问和元素交互。
- Zod:用于定义数据模式,保证类型安全。
- @ai-sdk/openai:提供了与OpenAI API交互的能力,可以用来集成其他大模型。
此外,这个库可以与其他数据处理、分析或存储工具一起使用,构建端到端的数据采集和分析解决方案。
完成这些步骤后,你应该已经成功地设置了LLM Scraper并了解其基本使用方法。在实际开发中,你可以根据项目需求调整上述代码片段,以满足特定的数据提取和处理任务。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考