Использование веб-скрапинга и ИИ-суммирования в бизнесе с Firecrawl и Google Gemini

Введение

Быстрый рост контента в интернете создает проблемы с эффективным извлечением и обобщением актуальной информации. Мы покажем, как использовать Firecrawl для веб-скрейпинга и обрабатывать извлеченные данные с помощью AI-моделей, таких как Google Gemini. Интеграция этих инструментов в Google Colab позволяет создать оптимизированный рабочий процесс, который автоматизирует исследование, извлечение инсайтов из статей и создание приложений на базе ИИ.

Шаги для реализации

Шаг 1: Установка необходимых библиотек

Установите библиотеки google-generativeai и firecrawl-py, которые необходимы для работы с API и веб-скрейпинга.

!pip install google-generativeai firecrawl-py

Шаг 2: Настройка API-ключа Firecrawl

Безопасно введите ваш API-ключ Firecrawl в Google Colab для аутентификации.

import os

from getpass import getpass

os.environ["FIRECRAWL_API_KEY"] = getpass("Введите ваш API-ключ Firecrawl: ")

Шаг 3: Инициализация Firecrawl и скрейпинг контента

Создайте экземпляр FirecrawlApp и извлеките данные с указанной веб-страницы.

from firecrawl import FirecrawlApp

firecrawl_app = FirecrawlApp(api_key=os.environ["FIRECRAWL_API_KEY"])

target_url = "https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)"

result = firecrawl_app.scrape_url(target_url)

page_content = result.get("markdown", "")

Шаг 4: Настройка API Google Gemini

Введите ваш API-ключ Google Gemini для настройки клиента API для генерации текста и обобщения.

import google.generativeai as genai

GEMINI_API_KEY = getpass("Введите ваш API-ключ Google Gemini: ")

genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY)

Шаг 5: Список доступных моделей

Проверьте доступные модели с вашим API-ключом.

for model in genai.list_models():

print(model.name)

Шаг 6: Генерация обобщения

Используйте выбранную модель для генерации обобщения извлеченного контента.

model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-pro")

response = model.generate_content(f"Обобщите это:nn{page_content[:4000]}")

Заключение

Интеграция Firecrawl и Google Gemini создает автоматизированный процесс для извлечения веб-контента и генерации обобщений. Это решение подходит для автоматизации исследований, извлечения инсайтов и агрегации контента.

Рекомендации по улучшению бизнес-результатов

Используйте ИИ для автоматизации процессов, выявления ключевых моментов взаимодействия с клиентами и измерения эффективности ваших инвестиций в ИИ.

Шаги для улучшения

  1. Идентифицируйте процессы, которые можно автоматизировать с помощью ИИ.
  2. Выберите инструменты, соответствующие вашим требованиям.
  3. Начните с небольшого проекта, соберите данные и постепенно расширяйте использование ИИ.

Для получения дополнительной информации о внедрении ИИ в бизнес, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru.


Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Новые горизонты многомодального ИИ: VLM2VEC и MMEB от Salesforce

    Понимание VLM2VEC и MMEB: Новая эра в мультимодальном ИИ Введение в мультимодальные эмбеддинги Мультимодальные эмбеддинги интегрируют визуальные и текстовые данные, позволяя системам интерпретировать и связывать изображения и язык. Эта технология важна для различных…

  • Революционный метод HIGGS: Доступность больших языковых моделей для всех

    Практические бизнес-решения с HIGGS Введение в HIGGS Недавние достижения в сфере искусственного интеллекта привели к разработке метода HIGGS, который позволяет эффективно сжимать большие языковые модели (LLM). Это даёт возможность организациям разрабатывать мощные AI-модели…

  • NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Прорыв в ИИ для бизнеса

    NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Преобразование бизнеса с помощью ИИ С внедрением искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы, компании сталкиваются с необходимостью оптимизации затрат и повышения эффективности. Модель Llama-3.1-Nemotron-Ultra от NVIDIA предлагает решения для этих задач. Преимущества…

  • Сбалансированность точности и эффективности в языковых моделях

    Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) значительно улучшили их способности к рассуждению. Использование методов обучения с подкреплением (RL) для дообучения моделей позволяет повысить как точность, так и эффективность. Понимание двухфазного…

  • Оценка способности рассуждения в больших языковых моделях: ограничения и бизнес-решения

    Понимание Ограничений Больших Языковых Моделей Введение С быстрым развитием Больших Языковых Моделей (БЯМ) многие считают, что мы на пороге достижения Искусственного Общего Интеллекта (ИОИ). Однако, несмотря на их впечатляющие способности, БЯМ часто сталкиваются…

  • Полное руководство по работе с CSV/Excel файлами и EDA в Python

    Практические бизнес-решения с использованием ИИ Введение Анализ данных является ключевым элементом в современном бизнесе. Использование Python для работы с CSV и Excel файлами позволяет извлекать ценные инсайты из данных, что может значительно улучшить…

  • Запуск DeepCoder-14B-Preview: Открытая модель для кодирования с высокой точностью

    Введение Современные технологии требуют умных решений для автоматизации программирования. Модель DeepCoder-14B-Preview от Together AI предлагает новые возможности для бизнеса, повышая производительность разработчиков. Как DeepCoder-14B-Preview улучшает бизнес Использование DeepCoder может трансформировать ваши бизнес-процессы, улучшая…

  • Революция в аудиорешениях для бизнеса: Higgs Audio от Boson AI

    Преобразование Операций Предприятия с Решениями Higgs Audio Введение В современном бизнесе, особенно в таких секторах, как страхование и поддержка клиентов, аудиоданные являются важным активом. Boson AI представила два инновационных решения — Higgs Audio…

  • Инновации в MLOps: Опыт Хамзы Тахира и ZenML

    Практические бизнес-решения для трансформации MLOps Введение Используя опыт Хамзы Тахира и платформу ZenML, компании могут оптимизировать свои процессы разработки машинного обучения (ML) и получить значительные преимущества. Ниже представлены шаги для внедрения этих решений.…

  • BrowseComp: Новый стандарт для оценки навыков веб-серфинга ИИ

    Практические бизнес-решения Компании могут использовать идеи из BrowseComp для улучшения своих стратегий в области ИИ: 1. Определите возможности автоматизации Изучите задачи, которые можно автоматизировать, особенно в взаимодействии с клиентами, чтобы повысить эффективность. 2.…

  • Иронвуд: Новый TPU от Google для оптимизации производительности ИИ-инференса

    Практические бизнес-решения с использованием Ironwood Ironwood, новый TPU от Google, предлагает множество возможностей для трансформации бизнеса с помощью искусственного интеллекта. Вот как его внедрение может улучшить бизнес-процессы и реальные результаты. Ключевые преимущества Ironwood…

  • Запуск VAPO: Революционная платформа для улучшенного обучения в AI

    Введение в VAPO ByteDance представила VAPO — новую структуру обучения с подкреплением, предназначенную для решения сложных задач рассуждения в больших языковых моделях. VAPO улучшает точность оценки, что критично для сложных сценариев рассуждения. Проблемы…

  • Эффективное понимание длинных видео с использованием T* и LV-Haystack

    Введение в понимание длинных видео Понимание длинных видео стало значительной задачей в области искусственного интеллекта. Для эффективного извлечения информации из длительного контента необходимо разрабатывать практические решения. Решение проблем анализа видео Традиционные модели видео…

  • Оптимизация бюджета вывода для моделей самосогласованности и генеративных вознаграждений в ИИ

    Введение в оценку бюджета вывода с помощью ИИ Данный документ представляет собой практическое решение для оценки бюджета вывода при использовании ИИ в бизнесе. Внедрение искусственного интеллекта может значительно улучшить результаты работы организации. Шаги…

  • Agent2Agent: Новый Протокол Сотрудничества AI Агентов

    Преобразование бизнеса с помощью Agent2Agent Google представил Agent2Agent (A2A) — инновационный протокол, который позволяет AI-агентам безопасно сотрудничать на различных платформах. Этот протокол упрощает рабочие процессы, вовлекающие несколько специализированных AI-агентов, улучшая их взаимодействие. Преимущества…

  • Запуск набора инструментов разработки агентов (ADK) от Google для многопользовательских систем

    Введение в ADK Google недавно представила набор инструментов для разработки агентов (ADK), который является открытым фреймворком для разработки, управления и развертывания многопользовательских систем. Этот фреймворк написан на Python и подходит для различных приложений,…

  • Роль “впитывающих” вниманий в стабилизации больших языковых моделей

    Понимание “впитывающих” механизмов внимания в больших языковых моделях Большие языковые модели (LLMs) имеют уникальное поведение, известное как “впитывающие” механизмы внимания. Это явление имеет значительные последствия для стабильности и производительности моделей, что может улучшить…

  • TorchSim: Революция в атомистических симуляциях с помощью PyTorch

    Введение в TorchSim TorchSim – это инновационный движок атомистического моделирования, который значительно улучшает симуляции материалов, делая их быстрее и эффективнее традиционных методов. Это позволяет отдельным ученым решать несколько задач одновременно. Ключевые особенности TorchSim…