使用Kaibanjs中的网站抹布工具简化Web数据分析-js教程-PHP中文网

使用Kaibanjs中的网站抹布工具简化Web数据分析

DDD

发布： 2025-01-28 02:30:09

原创

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在当今数据驱动的世界中，从网站中提取见解至关重要，但往往具有挑战性。想象一下手动分析来自众多网站的数据以进行市场研究的难度。 网站 RAG 搜索工具（KaibanJS 集成）简化了此过程，支持人工智能驱动的 Web 内容语义搜索。

什么是网站 RAG 搜索工具？

该工具将强大的 HTML 解析与检索增强生成 (RAG) 相结合，简化了网站数据提取和分析。

主要特点：

智能网页解析：使用先进算法高效处理网页内容。
上下文搜索：提供超越简单关键字匹配的富有洞察力的结果。
HTML 兼容性： 利用 Cheerio 进行准确的 HTML 解析。
灵活的配置：允许自定义嵌入和向量存储以满足不同的项目需求。

Simplifying Web Data Analysis with the Website RAG Tool in KaibanJS

为什么将网站 RAG 搜索工具与 KaibanJS 结合使用？

将此工具集成到 KaibanJS 中，使开发人员和 AI 代理能够：

生成智能答案：根据全面的网络内容分析提供详细的答案。
提高效率：自动化数据检索，节省宝贵的时间。
处理复杂查询：使人工智能代理能够准确地处理复杂的用户请求。

开始使用网站 RAG 搜索工具

使用以下步骤在您的 KaibanJS 项目中实现网站 RAG 搜索工具：

第 1 步：安装必要的软件包

安装 KaibanJS 工具包和 Cheerio：

<code class="language-bash">npm install @kaibanjs/tools cheerio</code>

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第 2 步：保护您的 OpenAI API 密钥

从 OpenAI 开发者平台获取 OpenAI API 密钥以启用语义搜索。

第 3 步：集成网站 RAG 搜索工具

这是一个示例实现：

<code class="language-javascript">import { WebsiteSearch } from '@kaibanjs/tools';
import { Agent, Task, Team } from 'kaibanjs';

// Initialize the tool
const websiteSearchTool = new WebsiteSearch({
  OPENAI_API_KEY: 'your-openai-api-key',
  url: 'https://example.com'
});

// Create an agent using the tool
const webAnalyst = new Agent({
    name: 'Emma',
    role: 'Web Content Analyst',
    goal: 'Analyze website data using semantic search',
    background: 'Web Content Specialist',
    tools: [websiteSearchTool]
});

// Define a task for the agent
const websiteAnalysisTask = new Task({
    description: 'Analyze {url} to answer: {query}',
    expectedOutput: 'Detailed answers from website content',
    agent: webAnalyst
});

// Create a team
const webSearchTeam = new Team({
    name: 'Web Analysis Team',
    agents: [webAnalyst],
    tasks: [websiteAnalysisTask],
    inputs: {
        url: 'https://example.com',
        query: 'What are the key features of this website?'
    },
    env: {
        OPENAI_API_KEY: 'your-openai-api-key'
    }
});</code>

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高级：松果集成

为了增强可扩展性，集成 Pinecone 进行自定义矢量存储：

<code class="language-javascript">import { PineconeStore } from '@langchain/pinecone';
import { Pinecone } from '@pinecone-database/pinecone';
import { OpenAIEmbeddings } from '@langchain/openai';

// ... (embeddings and pinecone setup as in original example) ...

const websiteSearchTool = new WebsiteSearch({
  OPENAI_API_KEY: 'your-openai-api-key',
  url: 'https://example.com',
  embeddings: embeddings,
  vectorStore: vectorStore
});</code>

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