AgentQL 是一个基于 LLM 的开发基础架构,用于数据抓取和工作流程自动化。
对于数据抓取使用,它允许您使用自然语言选择数据而不是导航 DOM,创建可适应 UI 更改的代码,并且允许将代码部署到其他站点。
您可以在这个交互式游乐场 https://playground.agentql.com/ 中轻松地在几秒钟内尝试它。
传统的网络抓取会占用开发时间复杂的 DOM 结构和不可预测的 AJAX 驱动的内容更新使鲁棒提取算法的开发变得复杂；从非结构化 Web 信息中分离出正确格式的高质量数据是一项长期存在的挑战。 ,并且不能重复用于其他网站,需要不断定制以适应 Web UI 更改是一项无休止的任务。
AgentQL 以其自然的方式简化了定位 Web 元素的过程。类似语言的查询语法,开发人员可以指定 Web 元素,而无需深入研究复杂的 DOM 结构或编写脆弱的 XPath 表达式。该工具的核心是 AgentQL Query,这是一种查询语言,旨在为用户提供一种简单的方法来描述要在给定网页上定位哪些 Web 元素。
在其核心,我们将复杂的提示工程与强大的 LLM 融为一体。这个强大的组合动态生成上下文感知提示,与 DOM 的可变属性交互,适应不断变化的 Web 环境。这减轻了静态 XPath 或基于 CSS 选择器的脚本的传统脆弱性,从而实现更具弹性和适应性的集成。
AgentQL 是一个基于 LLM 的开发基础架构,用于数据抓取和工作流程自动化。
对于数据抓取使用,它允许您使用自然语言选择所需的数据,而不是导航 DOM,创建能够适应动态 UI 更改的代码,并允许您重用该代码来抓取其他网站。您可以在交互式游乐场 (LINK) 中使用它,或者使用免费积分 (LINK) 对其进行测试。
因此,传统的 Web 抓取以四种方式占用开发时间：
(1) 复杂的 DOM结构和不可预测的 AJAX 驱动的内容更新使鲁棒提取算法的开发变得复杂。
(2) 从非结构化 Web 信息的海洋中分离出正确格式的高质量数据是一个长期存在的问题挑战。
(3) 抓取脚本是针对各个网页的独特之处而定制的,并且不能重复用于其他网站。这导致了定制和适应的持续循环。
(4) 更新抓取脚本以适应 Web UI 更改是一项永无休止的任务。
AgentQL 简化了定位 Web 元素的过程。凭借其类似自然语言的查询语法,开发人员可以指定 Web 元素,而无需深入研究复杂的 DOM 结构或编写脆弱的 XPath 表达式。
AgentQL 简化了定位 Web 元素的过程。借助其类似自然语言的查询语法,开发人员可以指定 Web 元素,而无需深入研究复杂的 DOM 结构或编写脆弱的 XPath 表达式。该工具的核心是 AgentQL Query,这是一种查询语言,旨在为用户提供一种简单的方法来描述要在给定网页上定位哪些 Web 元素。
在其核心,我们将复杂的提示工程与强大的 LLM 融为一体。这个强大的组合动态生成上下文感知提示,与 DOM 的可变属性交互,适应不断变化的 Web 环境。这减轻了静态 XPath 或基于 CSS 选择器的脚本的传统脆弱性,从而实现更具弹性和适应性的集成。
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