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

  • 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…

  • API Evals от OpenAI: Оптимизация оценки моделей для бизнеса

    Введение в Evals API OpenAI представила Evals API, мощный инструмент для упрощения оценки больших языковых моделей (LLMs) для разработчиков и команд. Этот новый API позволяет программно проводить оценку, позволяя разработчикам определять тесты, автоматизировать…

  • Запуск моделей APIGen-MT и xLAM-2-fc-r для обучения агентов с многоходовыми взаимодействиями

    Введение Инновационные модели Salesforce AI, APIGen-MT и xLAM-2-fc-r, значительно улучшают способности AI-агентов в управлении сложными многоуровневыми взаимодействиями. Эти решения особенно актуальны для бизнеса, который зависит от эффективной коммуникации и выполнения задач. Проблема многоуровневых…

  • Huawei Dream 7B: Революционная Модель Диффузионного Размышления для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе Dream 7B Модель Dream 7B от Huawei предлагает революционные возможности для автоматизации и улучшения бизнес-процессов. Внедрение этой технологии может значительно повысить эффективность и качество работы организаций. Как улучшить бизнес…

  • МегаСкейл-Инфер: Революционная система для эффективного обслуживания LLM на основе MoE

    Введение MegaScale-Infer: Оптимизация Производительности Больших Языковых Моделей Большие языковые модели (LLMs) играют важную роль в различных приложениях, таких как чат-боты и генерация кода. Однако с увеличением их размеров возникают проблемы с эффективностью вычислений.…

  • Инновации в тактильном восприятии: решение для бизнеса с использованием ИИ

    Преобразование тактильного восприятия с помощью ИИ: Практические бизнес-решения Понимание технологии тактильного восприятия Тактильное восприятие необходимо для эффективного взаимодействия интеллектуальных систем с физической средой. Технологии, такие как сенсор GelSight, предоставляют подробную информацию о контактных…

  • LLM+FOON: Улучшение планирования кулинарных задач для роботов

    Введение Разработка роботов для домашнего использования, особенно в кулинарии, становится все более актуальной. Эти роботы должны выполнять различные задачи, требующие визуальной интерпретации, манипуляции и принятия решений. Использование LLM+FOON фреймворка может значительно улучшить планирование…

  • Создание локального RAG-пайплайна с Ollama и DeepSeek-R1 на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием RAG-пайплайна Создание RAG-пайплайна с использованием Ollama и Google Colab может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь. Вот как это может повысить результаты бизнеса: Преимущества Эффективный доступ к информации из…

  • Улучшение моделей рассуждений с помощью масштабирования во время вывода

    Введение Искусственный интеллект может существенно улучшить бизнес-процессы, особенно в области сложного решения задач. Следуя новейшим исследованиям в области масштабирования языковых моделей, можно улучшить качества рассуждений и значительно повысить эффективность работы. Проблемы текущих моделей…

  • RARE: Масштабируемая AI-структура для улучшения специфического рассуждения

    Введение Современные достижения в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали впечатляющие возможности в различных задачах. Однако они часто сталкиваются с трудностями в специализированных областях, требующих глубоких знаний и рассуждений. Это ограничение связано с…

  • OceanSim: Инновационный GPU-ускоренный симулятор подводной robotics

    Введение в OceanSim: Преобразование симуляции подводной робототехники OceanSim – это современная платформа для симуляции подводной робототехники, разработанная Университетом Мичигана. Она использует высокопроизводительное GPU-ускорение, что делает ее ценным инструментом для таких приложений, как морская…

  • Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…

  • MMSearch-R1: Новые горизонты для бизнес-ИИ

    MMSearch-R1: Улучшение возможностей ИИ в бизнесе Введение в большие мультимодальные модели (LMM) Большие мультимодальные модели (LMM) значительно продвинулись в понимании и обработке визуальных и текстовых данных. Однако они сталкиваются с проблемами при работе…

  • Масштабируемое Моделирование Наград для AI: Улучшение Общих Моделей Наград с SPCT

    Улучшение моделей вознаграждения для приложений ИИ Введение в моделирование вознаграждения Метод обучения с подкреплением (RL) стал ключевым методом для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs). Мы можем применять RL, чтобы модели лучше понимали…