3步玩转Azure部署：Scrapegraph-ai的LLM模型配置新范式
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sc/Scrapegraph-ai 你还在为AI模型部署的复杂配置头疼吗？还在担心云服务成本失控？本文将带你通过3个核心步骤，零门槛实现Scrapegraph-ai在Azure云平台的LLM模型部署，从环境变量配置到多场景实战，让AI数据抓取效率提升300%。读完本文你将掌握：
- Azure资源的最小化配置方案
- 环境变量的安全管理技巧
- 3种主流数据格式的AI抓取实战
- 性能优化与成本控制指南
部署前的准备工作
在开始部署前，我们需要确保已经准备好以下基础条件：
- 一个Azure账号（拥有创建认知服务资源的权限）
- Python 3.8+开发环境
- Git工具（用于克隆项目代码）
首先通过以下命令克隆项目仓库：
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/sc/Scrapegraph-ai
cd Scrapegraph-ai
项目的核心代码结构如下，其中Azure相关的示例代码集中在examples/azure目录：
Scrapegraph-ai/
├── examples/
│ └── azure/ # Azure部署示例代码
│ ├── inputs/ # 示例输入数据
│ ├── smart_scraper_azure.py # 智能抓取示例
│ ├── csv_scraper_azure.py # CSV处理示例
│ └── ...
├── scrapegraphai/ # 核心库代码
└── docs/ # 官方文档
Azure资源配置与环境变量设置
创建Azure OpenAI资源
登录Azure门户后，创建"认知服务"资源，选择"OpenAI"服务类型，配置以下关键参数：
- 资源组：建议创建专用资源组（如
scrapegraph-ai-rg） - 区域：选择离你最近的区域（如"东亚"）
- 名称：建议使用
scrapegraph-azure-<yourname>格式 - 定价层：开发测试可选择"Standard S0"
创建完成后，在"密钥和终结点"页面获取以下信息：
- 终结点（Endpoint）：如
https://<your-resource-name>.openai.azure.com/ - 密钥（Key）：任选一个密钥即可
环境变量配置
在项目根目录创建.env文件，添加以下必要配置（参考examples/azure/smart_scraper_azure.py中的环境变量定义）：
# Azure OpenAI基础配置
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://<your-resource-name>.openai.azure.com/
AZURE_OPENAI_API_KEY=<your-api-key>
AZURE_OPENAI_API_VERSION=2023-05-15
# 部署名称配置
AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME=gpt-35-turbo # 对话模型部署名
AZURE_OPENAI_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT_NAME=text-embedding-ada-002 # 嵌入模型部署名
⚠️ 注意：确保
.env文件已添加到.gitignore中，避免密钥泄露。项目的环境变量加载逻辑在scrapegraphai/utils/目录下的配置模块中实现。
核心代码实现与配置解析
LLM模型初始化
Scrapegraph-ai通过langchain_openai库与Azure OpenAI服务交互。以下是初始化Azure LLM模型的核心代码（来自examples/azure/smart_scraper_azure.py）：
from langchain_openai import AzureChatOpenAI, AzureOpenAIEmbeddings
# 初始化对话模型
llm_model_instance = AzureChatOpenAI(
openai_api_version=os.environ["AZURE_OPENAI_API_VERSION"],
azure_deployment=os.environ["AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME"]
)
# 初始化嵌入模型
embedder_model_instance = AzureOpenAIEmbeddings(
azure_deployment=os.environ["AZURE_OPENAI_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT_NAME"],
openai_api_version=os.environ["AZURE_OPENAI_API_VERSION"],
)
图配置与执行
将初始化的模型实例传入图配置，即可创建具备Azure AI能力的抓取图：
from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph
graph_config = {
"llm": {"model_instance": llm_model_instance},
"embeddings": {"model_instance": embedder_model_instance}
}
# 创建智能抓取图实例
smart_scraper_graph = SmartScraperGraph(
prompt="""List me all the events with fields: company_name, event_name,
event_start_date, location, event_category""",
source="https://www.hmhco.com/event", # 目标网页
config=graph_config
)
# 执行抓取
result = smart_scraper_graph.run()
print(result)
多场景实战案例
1. 智能网页抓取
使用examples/azure/smart_scraper_azure.py可以从网页中提取结构化数据。例如，从活动页面提取公司活动信息：
# 提示词设计
prompt="""List me all the events, with the following fields:
company_name, event_name, event_start_date, location, event_category"""
# 目标网页
source="https://www.hmhco.com/event"
执行后将得到JSON格式的结构化数据，可直接用于数据分析或存储。
2. CSV数据处理
examples/azure/csv_scraper_azure.py演示了如何处理CSV文件。项目提供了示例输入数据examples/azure/inputs/username.csv：
# 读取CSV文件
FILE_NAME = "inputs/username.csv"
curr_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
file_path = os.path.join(curr_dir, FILE_NAME)
text = pd.read_csv(file_path)
# 创建CSV抓取图
csv_scraper_graph = CSVScraperGraph(
prompt="List me all the last names",
source=str(text), # 传入CSV内容
config=graph_config
)
3. 多来源数据融合
examples/azure/smart_scraper_multi_azure.py展示了如何从多个网页源抓取并合并数据。这种场景适用于需要跨站点数据聚合的业务需求。
性能优化与成本控制
模型选择建议
| 模型类型 | 推荐模型 | 适用场景 | 成本效益 |
|---|---|---|---|
| 对话模型 | gpt-35-turbo | 常规抓取任务 | 高 |
| 对话模型 | gpt-4 | 复杂数据提取 | 中 |
| 嵌入模型 | text-embedding-ada-002 | 所有场景 | 高 |
缓存机制启用
通过启用RAG缓存可以显著减少API调用次数，降低成本：
graph_config = {
"llm": {"model_instance": llm_model_instance},
"embeddings": {"model_instance": embedder_model_instance},
"rag_cache": True # 启用缓存
}
缓存实现代码位于scrapegraphai/nodes/rag_node.py。
常见问题与解决方案
认证失败
问题：AuthenticationError: Invalid API key
解决：检查AZURE_OPENAI_API_KEY是否正确，终结点与区域是否匹配。
部署名称错误
问题：InvalidRequestError: Deployment not found
解决：确认AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME与Azure门户中的部署名称一致。
速率限制
问题：RateLimitError: Requests per minute exceeded
解决：在Azure门户调整部署的速率限制，或在代码中实现重试机制：
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10))
def run_scraper():
return smart_scraper_graph.run()
总结与进阶指南
通过本文介绍的方法，你已经掌握了在Scrapegraph-ai中配置Azure LLM模型的核心流程。建议进一步探索：
- 自定义节点开发：参考scrapegraphai/nodes/实现业务特定的处理节点
- 批量处理优化：使用examples/azure/csv_scraper_graph_multi_azure.py中的批量处理模式
- 高级提示工程：通过优化提示词提升数据提取准确率
项目的官方文档docs/chinese.md提供了更多详细信息，社区贡献指南CONTRIBUTING.md欢迎你参与项目改进。
如果你在使用过程中遇到问题，可以提交Issue或参与项目讨论。祝你在AI驱动的数据抓取之旅中取得成功！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
