5分钟上手Scrapegraph-ai第三方服务集成：从Indexify到多模型适配
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sc/Scrapegraph-ai 你还在为数据抓取后的存储与检索烦恼？本文将带你通过Scrapegraph-ai的扩展插件系统，轻松实现第三方服务集成。读完你将掌握：Indexify内容索引、多AI模型适配、自定义节点开发的完整流程，所有代码均可直接运行。
集成架构总览
Scrapegraph-ai采用模块化设计，通过自定义节点（Node）机制实现第三方服务扩展。核心集成模块位于scrapegraph-ai/integrations/，目前已支持Indexify等服务的无缝对接。
图1：Scrapegraph-ai项目架构图，展示了集成节点在整个数据处理流程中的位置
快速开始：Indexify内容索引集成
Indexify是一款高效的内容索引服务，通过Scrapegraph-ai的IndexifyNode可直接将抓取结果进行索引化处理。以下是完整实现步骤：
1. 基础配置
首先确保已安装必要依赖：
pip install scrapegraphai[indexify]
2. 代码实现
创建集成脚本examples/integrations/indexify_node_example.py：
from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph
from scrapegraphai.integrations import IndexifyNode
# 定义输出 schema
class Image(BaseModel):
url: str = Field(description="图片URL")
class Images(BaseModel):
images: List[Image]
# 配置AI模型
graph_config = {
"llm": {
"api_key": os.getenv("OPENAI_APIKEY"),
"model": "gpt-3.5-turbo",
},
"verbose": True
}
# 创建Indexify节点
indexify_node = IndexifyNode(
input="answer & img_urls",
output=["is_indexed"],
node_config={"verbose": True}
)
# 构建抓取图并添加索引节点
smart_scraper_graph = SmartScraperGraph(
prompt="提取所有图片URL",
source="https://giphy.com/",
schema=Images,
config=graph_config
)
smart_scraper_graph.append_node(indexify_node)
# 执行并查看结果
result = smart_scraper_graph.run()
print(json.dumps(result, indent=2))
3. 核心节点解析
IndexifyNode的实现位于scrapegraph-ai/integrations/indexify_node.py，核心代码如下：
class IndexifyNode(BaseNode):
def execute(self, state: dict) -> dict:
input_keys = self.get_input_keys(state) # 解析输入数据
answer, img_urls = [state[key] for key in input_keys]
# 这里实现Indexify索引逻辑
isIndexified = True
state.update({self.output[0]: isIndexified})
return state
该节点通过input参数定义数据依赖，output参数指定输出键，实现了抓取结果到索引服务的无缝流转。
多模型适配方案
Scrapegraph-ai支持Anthropic、Azure、Gemini等多种AI模型集成，每种模型的适配代码位于examples/目录下。以Gemini为例，其实现文件为examples/gemini/smart_scraper_gemini.py，核心配置如下：
graph_config = {
"llm": {
"api_key": os.getenv("GEMINI_APIKEY"),
"model": "gemini-pro",
"temperature": 0
}
}
图2：OmniScraperGraph支持多模型架构示意图
自定义集成开发指南
1. 开发步骤
- 创建节点类继承BaseNode：
from scrapegraphai.nodes.base_node import BaseNode
class CustomIntegrationNode(BaseNode):
def execute(self, state: dict) -> dict:
# 实现集成逻辑
return state
- 注册节点到集成模块：
# 在[scrapegraph-ai/integrations/__init__.py](https://link.gitcode.com/i/de085ce42fe03606f2fe433308a03c11)中添加
from .custom_node import CustomIntegrationNode
2. 测试与部署
所有集成代码需通过tests/目录下的测试用例验证，例如：
pytest tests/nodes/search_internet_node_test.py
部署脚本可参考manual deployment/deploy_on_pip.sh，实现集成插件的PyPI发布。
总结与扩展
本文介绍了Scrapegraph-ai的第三方服务集成方案，包括Indexify内容索引、多模型适配及自定义节点开发。核心资源汇总：
通过这些扩展能力，Scrapegraph-ai可轻松对接各类存储、索引、分析服务，成为你数据处理的实用工具。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
