原文将先容怎样联合收集爬虫取LangChain，经由过程分步指北达成LLM数据加强。正在原指北中，您将进修：· 为何收集爬虫是加强LLM及时数据的无效办法· 正在LangChain中应用爬与数据的上风取离间· 分步教程：建立完备的LangChain收集爬虫散成01

用收集爬虫赋能LLM运用

收集爬虫是从网页中索取数据的技能。那些数据可用于援救RAG（检索加强死成）运用，并加强年夜讲话模子（LLM）的本领。RAG运用须要及时、范围特定或者海量数据散，而那些数据广泛没法经由过程静态数据库获得。收集爬虫经由过程从作品、商品列表或者酬酢媒介等百般化根源索取组织化战非构造化数据，挖补了那1空缺。02

正在LangChain中应用爬与数据的上风取挑衅

LangChain是1个壮大的AI启动任务淌框架，援助将LLM取百般化数据源无缝散成。它善于经由过程联合LLM取及时、范畴特定学问杀青数据理会、纲要战问问职业。但是，获得下量量数据一直是困难。收集爬虫能够处理那1题目，但需应付以停离间：

· 反爬体制：如考证码（CAPTCHA）战动静网页。

· 开规性取服从：保卫开规且下效的爬虫耗时且技能庞杂。

Bright Data的Web Scraper API供给了预摆设的爬与端面，撑持100+网站，经由过程IP轮换、考证码主动破译战JavaScript衬托等功用，杀青下效、靠得住的数据搜集。

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分步教程：用Bright Data告竣LangChain收集爬虫

原教程将示范怎样建立1个LangChain爬虫足原，方针是从CNN著作中索取内乱容，并经由过程Bright Data Web Scraper API战OpenAI停止提要死成。尔们将以CNN的以停作品为方针:

尔们将正在那里建立的示例是1个复杂的出发点，但应用LangChain能够松弛扩大附添的个性战阐明。比方，您以至能够鉴于SERP数据创立1个RAG谈天呆板人。

依照底下的步调最先吧！

后期计划 要实行原教程，您将须要以停内乱容: · 您的计划机上装配了Python 3+ · OpenAI API稀钥 · 1个Bright Data数据账户 即使您错过了那些，请没有要系念。尔们将教诲您已毕从装置Python到得到 OpenAI 战Bright Data文凭的全部进程。步调1：名目始初化 起首，查抄您的呆板上能否装配了Python 3。借使不，停载并安设它。 正在末端中运转此饬令，为名目创立1个文献夹: mkdirlangchain_scrapinglangchain_scrping将包括您的Python LangChain抓与名目。 而后，导航到名目文献夹，并正在个中始初化1个Python虚构情况: cdlangchain_scrapingpython3-mvenvenv

注重：正在Windows上，应用python而没有是python3。

此刻，正在您最喜好的Python IDE中挨启名目目次。PyCharm社区版或者带有Python扩大的Visual Studio Code便能够了。

正在langchain_scraping中，加添1个script.py文献。那是1个空Python足原，但它很速便会包括LangChain的网页抓与逻辑。

正在IDE的末端中，应用底下的饬令激活虚构处境:

./env/bin/activate大概，正在Windows上运转:env/Scripts/activate太棒了！此刻您一经实足计划佳了。步调2：安设依靠库

Python LangChain抽与名目依靠于以停库:

· python-dotenv：从.env文献中添载处境变量。它将用于办理敏锐疑息，如Bright Data战OpenAI根据。

· requests：施行HTTP央求以取Bright Data的Web Scraper API接互。

· langchain_openai：经由过程openai SDK对于OpenAI的LangChain散成。

正在激活的假造处境中，用以停饬令安置全部依靠项:

pipinstallpython-dotenvrequestslangchain-community步调3：绸缪您的名目

正在scripts.py中，加添以停导进:

fromdotenvimportload_dotenvimportos那二止愿意您读与处境变量文献。

注重：os去自Python规范库，因此您没有须要安设它。

而后，正在名目文献夹中建树1个.env文献去保存全部根据。底下是您以后的名目文献构造应当是甚么神气的：

正在足原.py顶用底下1止指导python-dotenv从.env中添载境况变量:

load_dotenv()此刻，您能够经由过程以停体例从.env文献或者体系中读与境遇变量：os.environ.get("")酷啊！是时分摆设Bright Data的Web Scraper API处理计划了。 步调4：设备Web Scraper API 正如原文开端所提到的，网页抓与带去了少许挑拨。另外，应用Bright Data的Web Scraper API等1体弥合绝计划，那将年夜年夜简化任务。那些API批准您绝不辛苦天从超越100个网站检索通过剖析的内乱容。 动作另外一种办法，请参阅尔们对于怎样简略信息著作的教程。 要设备Web Scraper API，请参阅民圆文档或者依照底下的解说停止掌握。 即使您借不，请创造1个Bright Data帐户。登录后，入进您的帐户仪态盘。正在那里，面打左边的“Web Scraper API”按钮：

因为方针站面是CNN.com，请正在搜寻输出中输出“cnn”，而后采用“CNN讯息-按URL分类”抽与器：

正在以后页里上，面打"Create token"按钮，死成1个Bright Data API token：

那将挨启以停形式，您能够正在个中设置token的细致疑息：

达成后，单打"Save"保管并复造Bright Data API token的值。

正在您的.env文献中，将此疑息保存以下：

BRIGHT_DATA_API_TOKEN=""用从模态中复造的值调换 。

您的CNN消息Web Scraper API页里此刻瞧起去应当近似于底下的示例：

尔们最先吧！设备您的Web Scraper API乞请并应用它。

步调5：应用Bright Data停止Web抓与

Web Scraper API会正在前方瞅到的页里上开动凭据您的需要建设的Web Scraper工作。而后，该进程死成包括刮与数据的速照。

底下是Web Scraper API抽与进程的任务概括:

· 您背Web Scraper API收回仰求，经由过程URL供给要抓与的页里。

· 将开动1个网页抓与职业，从那些URL中检索战剖析数据。

· 一朝职业结束，您将频频看望速照检索API以获得了局数据。

CNN Web Scraper API的POST端面是:

"https://api.brightdata.com/datasets/v3/trigger?dataset_id=gd_lycz8783197ch4wvwg&include_errors=true"该端面担当包括url字段的对于象数组，并前往以下呼应：{"snapshot_id":""}

应用此呼应中的snapshot_id，您须要查问以停端面以检索数据：

https://api.brightdata.com/datasets/v3/snapshot/?format=json假使职司仍正在停止中，则此端面前往HTTP形态代码202，当职分杀青且数据计算便绪时，则前往200。修议的办法是每10秒钟对于该端面停止1次轮询，曲就任务竣工。

工作达成后，端面将以以停花样前往数据：

[{"input":{"url":"https://www.cnn.com/2024/12/16/weather/white-christmas-forecast-climate/","keyword":""},"id":"https://www.cnn.com/2024/12/16/weather/white-christmas-forecast-climate/index.html","url":"https://www.cnn.com/2024/12/16/weather/white-christmas-forecast-climate/index.html","author":"MaryGilbert","headline":"WhiteChristmasforecast:Willyoubeleftdreamingofsnoworrevelinginit?","topics":["weather"],"publication_date":"2024-12-16T13:20:52.800Z","updated_last":"2024-12-16T13:20:52.800Z","content":"ChristmasisapproachingnearlyasfastasSanta’ssleigh,butalmostanyoneintheUnitedStatesfantasizingaboutamovie-worthywhiteChristmasmightneedtokeepdreaming.Earlyforecastsindicatetemperaturescouldmaxoutaround10to15degreesabovenormalformuchofthecountryonChristmasDay.[omittedforbrevity...]","videos":null,"images":["omittedforbrevity..."],"related_articles":[],"keyword":null,"timestamp":"2024-12-16T14:18:14.101Z"}]content属性包括剖析的著作数据，流露您要拜候的疑息。

要竣工那1面，起首从.env读与env并始初化端面URL常量：

BRIGHT_DATA_API_TOKEN=os.environ.get("BRIGHT_DATA_API_TOKEN")BRIGHT_DATA_CNN_WEB_SCRAPER_API_URL="https://api.brightdata.com/datasets/v3/trigger?dataset_id=gd_lycz8783197ch4wvwg&include_errors=true"交停去，您能够应用底下的代码将下面的进程形成1个可复用的函数：defget_scraped_data(url):#Authorizationheadersheaders={"Authorization":f"Bearer{BRIGHT_DATA_API_TOKEN}"}#WebScraperAPIpayloaddata=[{"url":url}]#MakingthePOSTrequesttotheBrightDataWebScraperAPIresponse=requests.post(BRIGHT_DATA_CNN_WEB_SCRAPER_API_URL,headers=headers,json=data)ifresponse.status_code==200:response_data=response.json()snapshot_id=response_data.get("snapshot_id")ifsnapshot_id:#Iterateuntilthesnapshotisreadysnapshot_url=f"https://api.brightdata.com/datasets/v3/snapshot/{snapshot_id}?format=json"whileTrue:snapshot_response=requests.get(snapshot_url,headers=headers)ifsnapshot_response.status_code==200:#Parseandreturnthesnapshotdatasnapshot_response_data=snapshot_response.json()returnsnapshot_response_data[0].get("content")elifsnapshot_response.status_code==202:print("Snapshotnotreadyyet.Retryingin10seconds...")time.sleep(10)#Waitfor10secondsbeforeretryingelse:print(f"Failedtoretrievesnapshot.Statuscode:{snapshot_response.status_code}")print(snapshot_response.text)breakelse:print("SnapshotIDnotfoundintheresponse")else:print(f"Error:{response.status_code}")print(response.text)要使其平常任务，请加添那二个导进：importrequestsimporttime太不堪设想了！您方才进修了怎样应用Bright Data Web的 Scraper API停止网页抓与。

步调6：筹办应用Open AI模子

那个示例依靠OpenAI模子正在LangChain中散成LLM。要应用那些模子，您必需正在情况变量中装备OpenAI API稀钥。

默许环境停，langchain_openai会主动从OPENAI_API_KEY境况变量读与OpenAI API稀钥。要成立此效力，请正在您的.env文献中加添以停止：

OPENAI_API_KEY=""将 调换为您的OpenAI API稀钥的值。倘若您没有晓得怎样得到1个，请遵照民圆指北。

太棒了！是时分正在LangChain抽与足原中应用OpenAI模子了。

步调7：死成LLM Prompt

界说1个函数，该函数与出抽与的数据，并死成1个Prompt以获得作品纲要：

defcreate_summary_prompt(content,words=100):returnf"""Summarizethefollowingcontentinlessthan{words}words.CONTENT:'{content}'"""正在以后示例中，完备的Prompt将是：Summarizethefollowingcontentinlessthan100words.CONTENT:'ChristmasisapproachingnearlyasfastasSanta’ssleigh,butalmostanyoneintheUnitedStatesfantasizingaboutamovie-worthywhiteChristmasmightneedtokeepdreaming.Earlyforecastsindicatetemperaturescouldmaxoutaround10to15degreesabovenormalformuchofthecountryonChristmasDay.It’saforecastreminiscentoflastChristmasformany,whichcameamidthewarmestwinteronrecordintheUS.Butthecountrycouldbesplitintwobywarmthandcoldintherunuptothebigday.[omittedforbrevity...]'倘若您把它传送给ChatGPT，您会获得念要的了局：

那脚以阐发Prompt功效很佳！

步调8：散成OpenAI

起首，挪用get_scraped_data（）函数从作品页里中检索内乱容：

article_url="https://www.cnn.com/2024/12/16/weather/white-christmas-forecast-climate/"scraped_data=get_scraped_data(article_url)若是scraped_data没有是None，死成Prompt：ifscraped_dataisnotNone:prompt=create_summary_prompt(scraped_data)末了，将其传送给设备正在GPT-4o迷您AI模子上的ChatOpenAI LangChain对于象：model=ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")response=model.invoke(prompt)没有要健忘从langchain_openai导进ChatOpenAI：fromlangchain_openaiimportChatOpenAI正在淌程停止时，summary应当包括近似于ChatGPT正在上1步调中死成的纲要：summary=response.content哇！LangChain收集抓与逻辑已实现。

步调9：导出AI处置的数据

此刻，您只需经由过程LangChain将所选AI模子死成的数据导出为人类可浏览的花样，比方JSON文献。

为此，用您念要的数据始初化字典。而后，导出，而后将其保管为JSON文献，以下图：

export_data={"url":article_url,"summary":summary}file_name="summary.json"withopen(file_name,"w")asfile:json.dump(export_data,file,indent=4)从Python规范库导进json：importjson祝贺您！您的脚本筹办佳了。

步调10：加添日记

应用Web Scraping AI战ChatGPT领会停止抓与进程大概须要少许期间。以是，1个美的干法是包括日记去追踪足原的入度。

能够经由过程正在足原的关头步调中加添print（）语句去完成那1面，以下所示:

article_url="https://www.cnn.com/2024/12/16/weather/white-christmas-forecast-climate/"print(f"Scrapingdatafrom'{article_url}'...")scraped_data=get_scraped_data(article_url)ifscraped_dataisnotNone:print("Datasuccessfullyscraped,creatingsummaryprompt")prompt=create_summary_prompt(scraped_data)#AskChatGPTtoperformthetaskspecifiedinthepromptprint("SendingprompttoChatGPTforsummarization")model=ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")response=model.invoke(prompt)#GettheAIresultsummary=response.contentprint("ReceivedsummaryfromChatGPT")#ExporttheproduceddatatoJSONexport_data={"url":article_url,"summary":summary}print("ExportingdatatoJSON")#WritetheoutputdictionarytoJSONfilefile_name="summary.json"withopen(file_name,"w")asfile:json.dump(export_data,file,indent=4)print(f"Dataexportedto'${file_name}'")else:print("Scrapingfailed")

步调11：

终究的script.py文献应当包括：

fromdotenvimportload_dotenvimportosimportrequestsimporttimefromlangchain_openaiimportChatOpenAIimportjsonload_dotenv()BRIGHT_DATA_API_TOKEN=os.environ.get("BRIGHT_DATA_API_TOKEN")BRIGHT_DATA_CNN_WEB_SCRAPER_API_URL="https://api.brightdata.com/datasets/v3/trigger?dataset_id=gd_lycz8783197ch4wvwg&include_errors=true"defget_scraped_data(url):#Authorizationheadersheaders={"Authorization":f"Bearer{BRIGHT_DATA_API_TOKEN}"}#WebScraperAPIpayloaddata=[{"url":url}]#MakingthePOSTrequesttotheBrightDataWebScraperAPIresponse=requests.post(BRIGHT_DATA_CNN_WEB_SCRAPER_API_URL,headers=headers,json=data)ifresponse.status_code==200:response_data=response.json()snapshot_id=response_data.get("snapshot_id")ifsnapshot_id:#Iterateuntilthesnapshotisreadysnapshot_url=f"https://api.brightdata.com/datasets/v3/snapshot/{snapshot_id}?format=json"whileTrue:snapshot_response=requests.get(snapshot_url,headers=headers)ifsnapshot_response.status_code==200:#Parseandreturnthesnapshotdatasnapshot_response_data=snapshot_response.json()returnsnapshot_response_data[0].get("content")elifsnapshot_response.status_code==202:print("Snapshotnotreadyyet.Retryingin10seconds...")time.sleep(10)#Waitfor10secondsbeforeretryingelse:print(f"Failedtoretrievesnapshot.Statuscode:{snapshot_response.status_code}")print(snapshot_response.text)breakelse:print("SnapshotIDnotfoundintheresponse")else:print(f"Error:{response.status_code}")print(response.text)defcreate_summary_prompt(content,words=100):returnf"""Summarizethefollowingcontentinlessthan{words}words.CONTENT:'{content}'"""#Retrievethecontentfromthegivenwebpagearticle_url="https://www.cnn.com/2024/12/16/weather/white-christmas-forecast-climate/"scraped_data=get_scraped_data(article_url)#AskChatGPTtoperformthetaskspecifiedinthepromptprompt=create_summary_prompt(scraped_data)model=ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")response=model.invoke(prompt)#GettheAIresultsummary=response.content#ExporttheproduceddatatoJSONexport_data={"url":article_url,"summary":summary}#WritedictionarytoJSONfilewithopen("summary.json","w")asfile:json.dump(export_data,file,indent=4)您置信吗？正在没有到100止的代码中，您只需建立1个鉴于AI的LangChain收集爬虫足原。

用以停饬令考证它能否无效：

python3script.py大概，正在Windows上：pythonscript.py

末端中的输入应当靠近那个：

Scrapingdatafrom'https://www.cnn.com/2024/12/16/weather/white-christmas-forecast-climate/'...Snapshotnotreadyyet.Retryingin10seconds...Datasuccessfullyscraped,creatingsummarypromptSendingprompttoChatGPTforsummarizationReceivedsummaryfromChatGPTExportingdatatoJSONDataexportedto'summary.json'挨启名目目次中呈现的open.json文献，您应当会瞅到以下内乱容：{"url":"https://www.cnn.com/2024/12/16/weather/white-christmas-forecast-climate/","summary":"AsChristmasapproaches,forecastsindicatetemperaturesintheUSmaybe10to15degreesabovenormal,continuingatrendfromlastyear\u2019swarmwinter.ThewesternUSwilllikelyremainwarm,whiletheEastexperiencescolderconditionsleadinguptoChristmas.Someareasmayseeamixofrainandsnow,butatrue\"whiteChristmas\"requiresatleastaninchofsnowontheground.Historically,citieslikeMinneapolisandBurlingtonhavethebestchancesforsnow,whileplaceslikeNewYorkCityandAtlantahavesignificantlylowerprobabilities."}使命竣工！04

论断

正在原教程中，您呈现了为何收集爬虫是搜集您的人为智能任务淌程数据的尽好办法，和怎样应用LangChain停止剖析。详细来讲，您进修了怎样创办鉴于Python的LangChain收集抽与足原，以从CNN消息著作中索取数据并应用OpenAI API停止处置。

这类办法的重要挑拨包含:

· 页里组织屡次改换

· 反爬体制庞杂

· 年夜范围数据抓与本钱下

Bright Data的Web Scraper API供给了从重要网站索取数据的无缝处理计划，轻快取胜了那些挑拨。那使其成为扶助RAG运用措施战其余LangChain救援的处理计划的珍贵对象。