Ограниченная акция: Запуск тарифа Share Plan ($8), добавление участников от $1

Извлекайте всё с помощью DeepSeek V3 + Интеграция инструмента для скрапинга (ДЁШЕВО И ПРОСТО)

#Инструменты ИИ
2025-02-10 12:0012 минут

Введение в содержание

В видео представлен 'Deep Seek', инструмент, разработанный для веб-скрейпинга с использованием ИИ. Оно описывает процесс настройки, демонстрируя, как пользователи могут эффективно и экономично извлекать ценные данные с веб-сайтов. Рассказчик обсуждает важность веб-скрейпинга для бизнеса, подчеркивая его роль в сборе и анализе данных. Они объясняют преимущества использования ИИ для улучшения возможностей скрейпинга, акцентируя внимание на его доступности по сравнению с другими методами. Кроме того, в видео затрагивается использование токенов в API запросах, связанных с операционными расходами сервиса. На протяжении всей презентации приводятся практические примеры, чтобы проиллюстрировать, как работает Deep Seek, включая конкретные шаги настройки API и форматирование вывода. Рассказчик завершает, призывая зрителей ставить лайки и подписываться на канал для дальнейшего контента.

Ключевая информация

  • Докладчик обсуждает использование Deep Seek для веб-скрейпинга, подчеркивая его доступность и простоту использования.
  • Они описывают процесс настройки, который включает в себя конфигурацию Deep Seek и использование открытого краулера.
  • Веб-скрапинг подчеркивается как повторяющаяся задача для бизнеса, особенно в секторах B2B, где своевременный сбор данных критически важен.
  • Преимущества использования ИИ для задач скрапинга представлены, в частности, в контексте их экономической эффективности по сравнению с традиционными методами.
  • Следующее объяснение касается системы токенов, используемой в моделях ценообразования ИИ, и связывает ее с словами и требованиями к сбору данных.
  • Докладчик делится личным опытом и примерами использования API-запросов, подробно описывая затраты, возникшие в ходе скрапинга.
  • Подчеркивается важность сохранения структурированного формата извлеченных данных, чтобы обеспечить согласованность в будущем процессе обработки и анализа данных.
  • Обсуждаются несколько конкретных конфигураций для веб-скрейпинга, включая исключение внешних ссылок и обработку iframe для повышения эффективности.
  • Докладчик описывает практическую демонстрацию, включая команды программирования для настройки задачи по сбору данных.
  • Они завершают, подводя итоги общих преимуществ использования ИИ и веб-сканирования для эффективного сбора данных в различных приложениях.

Анализ временной шкалы

Ключевые слова содержания

Deep Seek

Deep Seek — это инструмент для веб-скрейпинга, который кажется почти незаконным из-за своей низкой стоимости. Этот процесс включает в себя настройку Deep Seek и открытого краулера, что позволяет пользователям эффективно извлекать ценные данные с веб-сайтов.

LLM (Large Language Model)

Скрейпинг с использованием LLM имеет решающее значение для бизнеса, которому необходим постоянный доступ к ценным данным. Появление ИИ привело к развитию многочисленных стартапов, полагающихся на возможности надежных LLM, часто по более низким ценам.

Token Usage

Количество токенов — это важная метрика для LLM, где 1 миллион токенов примерно соответствует 750 000 словам, а расходы на скрейпинг данных часто рассчитываются на основе использования токенов, подчеркивая финансовые аспекты услуг веб-скрейпинга.

API Setup

Процесс доступа к Deep Seek включает в себя настройку API-ключа, минимальная плата обычно начинается с 2 долларов, после чего можно начать использовать инструмент для задач скрейпинга.

Crawling vs Scraping

Подчеркивается различие между краулингом и скрейпингом, где краулинг включает понимание ссылок и навигацию по веб-страницам, в то время как скрейпинг сосредоточен на извлечении контента с конкретных сайтов.

AI Scraping Tools

Доступны различные инструменты скрейпинга на основе ИИ, которые могут помочь бизнесу эффективно и результативно собирать критически важные данные, исключая нерелевантные элементы данных для точных результатов.

Data Structure and Predictability

Предсказуемая структура данных, собранных с веб-сайтов, имеет важное значение, так как она облегчает обработку и интеграцию в базы данных или фронтенд-приложения, что приводит к более эффективному использованию данных.

Example of Data Scraping

Докладчик проходит через конкретный пример, используя гипотетический набор данных с веб-сайта, который требует скрейпинга структурированных данных, демонстрируя, как эффективно извлекать и использовать эту информацию.

Token Cost Calculation

В видео объясняются расходы, связанные с использованием токенов для операций скрейпинга, подробно рассматривая, сколько токенов требуется на запрос и связанные с этим расходы.

Comparison of LLMs

Подчеркивается использование платформ, таких как Hugging Face, для сравнения производительности различных LLM, акцентируя внимание на мнениях сообщества и важности совместного взаимодействия в разработке ИИ.

Связанные вопросы и ответы

Больше рекомендаций видео