从数据抓取到智能分类：用 LangChain + 爬虫构建自动化工作流的实战笔记

一、从人工到自动化的迫切需求

在数字化时代，信息的快速获取与处理成为个人和组织高效运转的关键。然而，许多重复性强、耗时长且缺乏创造性的任务，如定期收集和整理网络信息并制作成特定格式的内容，依然占据着人们大量的时间和精力。本文作者就面临这样的困境：每两周需花费数小时访问多个大学网站，提取活动信息，手动将其整理成繁琐的HTML表格，并确保在Outlook中格式正确无误。这一过程不仅涉及大量枯燥的重复劳动，还需要处理数据不一致、分类逻辑复杂等问题，急需自动化解决方案。

在此背景下，结合网络爬虫（Web Scraping）和大语言模型（LLMs）的技术组合应运而生。网络爬虫能够自动从网页中提取数据，解决了人工数据收集的低效问题；而大语言模型则凭借其强大的语义理解和生成能力，胜任数据分类、内容创作等需要一定智能和创意的任务。两者的结合不仅能实现流程的自动化，更能在一定程度上模拟人类的决策和创造力，为解决现实中的复杂问题提供了新的思路。本文将详细阐述作者如何运用这两项技术，逐步实现繁琐任务的自动化，并从中总结出构建实用AI解决方案的经验与思考。

二、人工工作流程的痛点分析

（一）数据收集：耗时且数据质量参差不齐

人工收集数据需要访问多个大学的日历网站，提取超过10个活动的信息，包括时间、日期、主持人详情、描述和注册链接等。这一过程不仅需要逐个访问网站，还需手动复制粘贴信息，效率极低。更棘手的是，不同网站的数据格式和结构差异较大，有的网站使用动态JavaScript生成内容，导致直接通过简单的网页解析工具（如Beautiful Soup）无法获取完整数据，只能获取空的HTML标签，增加了数据收集的难度和复杂性。此外，数据中常存在格式不一致、字段缺失等问题，如活动描述不完整、注册链接错误等，需要额外的时间和精力进行核对和修正。

（二）内容组织：需要逻辑与创意的双重挑战

收集到数据后，需要对活动进行逻辑分组和分类，使通讯稿不致像枯燥的清单一样罗列信息。这不仅要求对活动的主题、性质、目标受众等有深入理解，还需要具备一定的编辑思维和创意，以合理的逻辑将活动归类，如按学术领域、活动形式、面向人群等分类。然而，人工分类面临诸多困难：一方面，活动命名方式多样且缺乏统一规范，例如“数字无障碍：概述”和“数字无障碍系列 – 第1讲”虽然属于同一系列活动，但命名格式完全不同ÿ