Веб-скрапинг на базе ИИ в Dify с помощью рабочего процесса без кода

В этом руководстве я пошагово покажу, как настроить это no-code-решение. Собираете ли вы данные о товарах, отслеживаете цены конкурентов или автоматизируете исследования, этот workflow поможет упростить процесс скрейпинга. Давайте разберемся и все упростим!

Что такое Dify?

Dify Dify — low-code-платформа для разработки приложений, которая позволяет пользователям создавать приложения на базе ИИ без необходимости писать сложный код. Она упрощает создание рабочих процессов на базе ИИ благодаря визуальному интерфейсу drag-and-drop. Dify помогает разработчикам, маркетологам и предпринимателям создавать готовые к использованию приложения на базе ИИ с минимальными усилиями.

Платформа предлагает набор функций, которые делают ее идеальной для автоматизации повторяющихся задач, повышения продуктивности и интеграции продвинутых моделей ИИ. К ключевым возможностям относятся:

• Visual Workflow Builder: Этот интерфейс с перетаскиванием позволяет быстро и легко проектировать многошаговые AI-процессы без написания кода.
• Model Agnosticism: Dify может интегрироваться с широким спектром моделей ИИ, включая проприетарные модели, такие как Серия GPT от OpenAI или альтернативы с открытым исходным кодом.
• Бэкенд как услуга (BaaS): Dify берет на себя инфраструктурные сложности хостинга, масштабирования и поддержки backend-систем, позволяя пользователям сосредоточиться на создании AI workflow.
• Extensibility: Dify поддерживает плагины и настраиваемые инструменты, что делает его гибким для разных сценариев использования.

Почему стоит использовать Bright Data для веб-скрапинга?

Яркие данные Bright Data (ранее известная как Luminati) — лидер в веб-скрейпинге. Платформа предлагает полный набор инструментов, предназначенных для того, чтобы помогать компаниям и разработчикам собирать качественные веб-данные, обходить антискрейпинговые меры и обеспечивать эффективное и надежное получение данных. К ключевым преимуществам Bright Data относятся:

• Прокси и управление IP-адресами: Bright Data предоставляет глобальную сеть прокси, чтобы ваши запросы оставались анонимными и не блокировались сайтами.
• CAPTCHA Solving: Платформа оснащена продвинутыми возможностями обхода CAPTCHA, что позволяет без проблем собирать данные с сайтов, требующих проверки человеком.
• Structured Data Feeds: Bright Data предоставляет структурированные потоки данных с разных сайтов, например с товарных страниц интернет-магазинов и из объявлений о недвижимости.
• Search Engine Scraping: Bright Data позволяет извлекать данные напрямую из поисковых систем, таких как Google, Bing и Yandex, что полезно для задач вроде отслеживания позиций в выдаче и сбора информации о конкурентах.

Зачем нужен no-code веб-скрейпинг с ИИ

Веб-скрейпинг обычно требует серьезных технических знаний. От ротации прокси-серверов до управления IP-адресами - процесс может быть сложным и отнимать много времени. Однако no-code-платформы вроде Dify меняют правила игры. Dify позволяет строить рабочие процессы веб-скрейпинга без написания кода. Благодаря интеграции с Bright Data Dify упрощает доступ к качественным данным в реальном времени для ваших приложений на базе ИИ.

No-code-платформы, такие как Dify, открывают мир веб-скрапинга на базе ИИ для людей, у которых может не быть технических навыков, но которым все равно нужно автоматизировать сбор данных. Независимо от того, являетесь ли вы маркетологом, отслеживающим цены конкурентов, или разработчиком, создающим модель машинного обучения, no-code-конструктор рабочих процессов в Dify позволяет легко создавать мощные рабочие процессы на базе ИИ.

Как создать no-code workflow для веб-скрейпинга в Dify с помощью Bright Data

Let’s now dive into the step-by-step process of creating a web scraping workflow in Dify using the Bright Data plugin. In this tutorial, we’ll build a workflow that extracts data from an Amazon product page (the Apple AirTag) and generates a product summary.

Шаг 1: Настройка учетной записи Dify

Чтобы начать, вам нужен аккаунт Dify. Если у вас его еще нет, вы можете зарегистрироваться бесплатно. После настройки аккаунта можно приступить к созданию своего первого no-code AI-рабочего процесса.

Шаг 2: Установите плагин Bright Data в Dify

Следующий шаг - интегрировать плагин Bright Data в Dify. Этот плагин позволит вам извлекать данные с сайтов с помощью прокси и инструментов для скрейпинга Bright Data. Вот как это сделать:

1. Скачайте пакет плагина Bright Data из официального репозитория Dify.
2. Откройте рабочее пространство Dify и выберите “PLUGINS.”
3. Нажмите «Install from Local Package File» и загрузите скачанный пакет плагина.
4. После установки плагина вы получите доступ к мощным инструментам Bright Data для скрапинга прямо в Dify.

Шаг 3: Создайте новый workflow в Dify

Теперь, когда вы настроили Dify и установили плагин Bright Data, пора создать рабочий процесс веб-скрейпинга. Выполните следующие шаги:

1. Перейдите в рабочее пространство Dify и выберите «Create from Blank», чтобы начать новый workflow.
2. Выберите тип “Workflow” и нажмите “Create.”

Шаг 4: Настройте узлы веб-скрейпинга

Визуальный интерфейс Dify позволяет добавлять узлы в рабочий процесс, и каждый из них выполняет свою функцию. Чтобы собрать workflow для веб-скрапинга, нужно добавить следующие узлы:

Start Node: Здесь вы укажете URL страницы товара, которую хотите скрейпить.

• Select “Paragraph” as the type and name it “product_url.”
• Установите значение «Max Length» не менее 200, чтобы оно вмещало URL страницы товара Amazon.

Узел Bright Data Scraper: Этот узел будет отвечать за часть скрейпинга, извлекая структурированные данные со страницы Amazon.

• Нажмите на кнопку « » и добавьте новый узел.
• Select “Tools” > “Bright Data Web Scraper” > “Structured Data Feeds.”
• Авторизуйте узел, введя свой API-ключ Bright Data.
• Set the “Target URL” field to the “product_url” variable.

LLM Node: Этот узел обработает структурированные данные и сформирует краткую сводку по продукту.

• Нажмите на кнопку « » и добавьте узел LLM.
• Select a model (e.g., OpenAI GPT) and add a prompt to instruct the LLM to generate a product summary.

End Node: Этот узел выведет итоговую сводку по продукту.

• Установите для выходной переменной текст, сгенерированный узлом LLM.

Шаг 5: Запустите рабочий процесс

После настройки рабочего процесса вы можете запустить его, чтобы собрать данные и сгенерировать сводку по продукту. Вот как это сделать:

1. Add the URL of the Amazon product page to the “product_url” field.
2. Нажмите “Start Run”, чтобы запустить процесс.
3. Рабочий процесс извлечет данные со страницы товара, обработает их и сформирует сводку, которая будет доступна на вкладке «Result».

Шаг 6: Просмотр результата

Результат процесса веб-скрейпинга будет включать краткую сводку по продукту с названием продукта, ключевыми характеристиками, рейтингом и выводом о том, для кого он предназначен. Вот пример того, как может выглядеть результат:

Product Name: Apple AirTag

Итоги: Не теряйте из виду свои ценные вещи с Apple AirTag. Этот компактный стильный трекер помогает находить личные вещи, такие как ключи, кошельки и багаж, с помощью iPhone или iPad.

Key Features:

• Настройка в одно касание с iPhone или iPad через приложение Find My.
• Точный поиск с технологией Ultra Wideband.
• Доступно для совместного использования до пяти человек.
• Встроенный динамик для удобного отслеживания местоположения.
• Водостойкий (IP67) со сменной батареей.

Заключение

Создание рабочего процесса для веб-скрапинга в Dify без кода — мощный способ автоматизировать извлечение ценных веб-данных. Интегрировав Dify с инструментами скрапинга Bright Data, вы сможете обойти технические сложности веб-скрапинга и получать высококачественные данные в реальном времени без написания кода.

Если вы хотите отслеживать цены конкурентов, собирать информацию о товарах или проводить анализ тональности, Dify и Bright Data предлагают отличные инструменты, чтобы упростить ваш рабочий процесс и улучшить приложения на базе ИИ.