Webutler.AI是一款适用于任何网站的自动数据提取工具。它基于人工智能来分析出网页上最相关的结构化数据，并允许将其下载并保存到Excel。
该工具不需要特定于网站的脚本，而是通过对HTML结构来检测出关联数据并选择最合适的列表。因为它不需要用户自定义复杂的规则，这意味着我们的抓取方法与亚马逊等全球巨头的抓取方法一样适用于小型和鲜为人知的网站。此外，我们的用户不需要任何编码技能！
使用我们的工具可以轻松地进行Web数据收集和下载。此外，由于收集的数据不会离开您的浏览器，因此您拥有数据安全和隐私。
常用场景：
该工具参考Instant Data Scraper以及迷你派采集器的自动识别功能，可以一键识别出网页上对应的结构化数据，并且提供带有分页功能的数据采集。如果需要更高级的，更复杂的采集功能，可以采用迷你派采集器。
2 个月前
搭建商业内容库的核心目标是收集、整理和优化可供推荐的商业文章，以支持你的关键词推荐变现模式。以下是具体的实施步骤： 1. 商业内容库的结构设计 你的内容库需要有一个清晰的结构，以便AI能够高效检索和推荐。可以采用数据库+搜索引擎索引的方式，常见技术方案如下： 数据库：MySQL / PostgreSQL / MongoDB（用于存储文章数据） 全文搜索引擎：Elasticsearch / Meilisearch（提高检索速度和匹配准确性） AI推荐系统：基于NLP和深度学习（BERT/GPT等） 表结构示例（SQL） CREATE TABLE commercial_articles ( id SERIAL PRIMARY KEY, title TEXT NOT NULL, content TEXT NOT NULL, keywords TEXT[], -- 关键词 category TEXT, -- 行业分类 company_name TEXT, -- 文章来源 created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW() ); 这样，你可以根据关键词、行业分类和发布时间快速检索文章。 2. 采集和整理商业内容 （1）内容来源 你的商业内容库可以包含以下类型的文章： 企业官网和行业博客（公开的技术文章、白皮书） AI生成的行业分析（你可以用GPT生成企业相关的商业文章） 合作企业付费推广（企业可以提交文章，AI根据关键词推荐） 开放数据源（如政府、行业协会发布的市场报告） （2）自动化采集 使用爬虫（Scrapy）+ NLP预处理，将有价值的内容自动存入数据库。例如： 定期爬取特定行业网站的商业文章（例如制造、AI、物流等） 使用NLP提取核心关键词，以便文章能够被AI模型推荐 内容去重和质量筛选，确保高质量文章进入推荐系统 3. 商业文章的AI优化 为了让AI更精准地推荐商业文章，可以对文章进行预处理： 自动提取关键词（TF-IDF、BERT Embeddings） 生成摘要（GPT自动生成200字的文章概要） 添加行业分类标签（制造业、科技、物流等） 示例（Python代码） from transformers import pipeline summarizer = pipeline("summarization") article = """Hier steht ein langer kommerzieller Artikel über industrielle KI und ihre Auswirkungen auf die Fertigung...""" summary = summarizer(article, max_length=200, min_length=100, do_sample=False) print(summary) 这样可以让AI生成简短摘要，并在搜索结果中显示，提高用户点击率。 4. 商业内容推荐系统 你的AI问答网站需要一个智能推荐系统，可以结合： 基于内容的推荐（Content-Based Filtering） 例如：用户搜索“工业AI”，推荐与此相关的文章 基于协同过滤的推荐（Collaborative Filtering） 例如：如果多个用户搜索“展览制作”，AI发现他们也对“展台设计”感兴趣，推荐相关内容 结合深度学习的推荐（NLP+BERT） 通过语义匹配，让搜索词和商业文章的匹配更加智能 5. 商业化落地 （1）关键词触发付费内容 例如，用户搜索“物流自动化”，AI推荐某家物流公司的文章，并标注“推荐内容” 你可以采用按点击收费（CPC）或按展示收费（CPM）的模式 （2）会员订阅模式 对于高价值商业内容（如市场分析报告），可以设置付费阅读 例如：“完整报告需订阅VIP会员” （3）B2B企业推广 允许企业付费提交文章，你的AI系统根据用户搜索行为自动推荐给目标用户 下一步建议 ✅ 第一步（短期）： 设计数据库并开始采集商业文章 训练关键词匹配模型，提高推荐精度 ✅ 第二步（中期）： AI优化文章摘要、分类和匹配规则 建立商业文章+AI问答的智能推荐系统 ✅ 第三步（长期）： 逐步拓展B2B合作，允许企业付费推广商业文章 结合用户数据，优化个性化推荐算法
2 个月前
我们在开发网站的时候，往往有想克隆别人网站的想法。那么在技术上怎么才能实现呢？ ⚠️ 重要提示 确认目标网站的版权和合法性：如果你没有目标网站的授权，直接克隆并使用可能会侵犯版权或违反法律。 如果只是想模仿其功能或界面，建议自行开发类似的网站，而不是直接复制。 如果你拥有授权，可以使用以下方法进行克隆。 🔹 方法 1：使用 HTTrack 下载整个网站 HTTrack 是一个网站克隆工具，可用于离线浏览： 下载安装 HTTrack（Windows/macOS/Linux 都支持）。 创建新项目 并输入目标网站 URL地址。 启动克隆，HTTrack 会下载 HTML、CSS、JS、图片等资源。 本地查看和编辑，然后上传到自己的服务器。 缺点： 只能克隆静态页面（HTML、CSS、JS），无法克隆后端功能（如 API、数据库、登录系统等）。 如果目标网站有反爬虫策略，可能无法完整下载。 🔹 方法 2：手动分析 & 重新开发 如果你想复制网站的功能，而不仅仅是外观，建议进行以下操作： 1. 分析网站前端 使用 Chrome 开发者工具（F12） 查看 HTML 结构、CSS 样式和 JavaScript 逻辑。 使用 Postman 或浏览器 Network 面板 分析 API 接口调用方式（如果适用）。 复制或编写类似的 HTML/CSS/JS 代码，实现前端界面。 2. 分析网站后端 如果网站有 API 接口、数据库等后端功能，需要： 观察 API 调用（GET/POST 请求）以了解数据交互方式。 搭建类似的后端（Node.js、Python、PHP、Go 等），并使用数据库（MySQL、MongoDB 等）。 如果网站使用的是 OpenAI API，你可以在 [OpenAI 官方网站] 申请 API Key，然后在你的项目中集成 ChatGPT 或 DALL·E 相关功能。 3. 部署你的网站 本地开发：使用 HTML + CSS + JavaScript + 后端框架（如 Flask、Express、Django）。 云端部署：选择服务器（AWS、阿里云、Vultr、腾讯云等）并部署网站。 🔹 方法 3：使用 Web Scraping（仅用于数据获取） 如果你只想获取网页上的文本数据，可以使用 Python + BeautifulSoup / Selenium 进行爬取： import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "http://openai.cha-tai.cn/" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 提取页面文本 text = soup.get_text() print(text) 注意： 如果网站有反爬虫机制，可能需要使用 Selenium 或 Scrapy 进行爬取。 只能获取静态数据，无法克隆网站的功能。 🔹 结论 如果你只是想获取网站的内容，HTTrack 或 Web Scraping 可能够用。 但如果你想克隆网站的功能，建议分析前端和后端结构，并自行开发。
3 个月前
通过结合 VS Code 和 Cline，用户可以轻松实现无代码开发网站。
4 个月前
2024年12月18日，AI数据分析平台Databricks宣布启动J轮融资，目标为100亿美元，目前已完成86亿美元.。 此轮融资由Thrive Capital领投，Andreessen Horowitz、DST Global、GIC、Insight Partners和WCM Investment Management等联合领投，安大略省教师退休基金、ICONIQ Growth、MGX、Sands Capital以及Wellington Management等也参与其中.。融资后Databricks估值达620亿美元，成为全球最具价值的私营公司之一。 Databricks表示，这笔融资的用途主要有以下几个方面：一是为现任和前任员工提供流动性；二是进行战略收购，加速公司成长，如该公司在2023年6月收购MosaicML等，以加强在Data+AI布局；三是拓展海外市场，强化全球竞争力；四是开发更多AI产品，吸引顶尖人才。 另外，Databricks预计在截至2025年1月31日的季度内将首次实现正自由现金流，并达到30亿美元的年化收入。 其首席执行官Ali Ghodsi曾表示，公司IPO最早可能在2025年年中进行。
8 个月前
阿里云宣布完成其域名产品服务的AI化改造，推出首个基于通义大模型的域名AI应用，并上线了包括“.ai”在内的40多个全新热门域名后缀。
8 个月前
一款适用于任何网站的自动数据提取工具
8 个月前
有几款网站数据分析AI工具值得推荐: Webutler.AI Webutler.AI是一款适用于任何网站的自动数据提取工具。它基于人工智能来分析出网页最合适的数据，并允许将其下载并保存到Excel。该工具不需要特定于网站的脚本，而是通过对HTML结构来检测出关联数据并选择最合适的列表。常用场景包括收集产品价格和评论、分析社交媒体网站等。 MonkeyLearn MonkeyLearn是另一个无编码平台，它使用人工智能数据分析功能来帮助用户可视化和重新排列数据。它提供了一系列预训练的机器学习模型,可用于情感分析、主题分类、命名实体识别等。 MAXQDA MAXQDA是一款定性数据分析软件,提供了广泛的分析方法工具,如扎根理论、定性内容分析、话语分析、混合方法等。它使定性数据分析比以往更快、更容易,并提供了直观易学的界面。 总的来说,这些AI工具可以帮助网站所有者自动执行内容分析和数据采集任务,节省大量时间和精力。通过使用先进的算法和机器学习模型,它们能够快速准确地提取和分析网站内容,为网站优化和内容策略提供有价值的洞见。 推荐官：Perplexity.ai
9 个月前
使用Wix, illa Cloud和Mixo等AI工具创建无代码网站。
9 个月前
一些AI工具可以让不具备专业编程知识的用户相对轻松地构建 AI 网站，但在使用时可能仍需要一定的学习和适应过程，具体的功能和易用性也可能因个人需求和技术背景而有所不同。
9 个月前
如果你想开发一个能够调用大模型的聊天网站，CSDN作为国内知名的开发者社区，你可以在这里找到许多相关的资源和建议。以下是一些步骤和建议： 技术选型：首先，你需要选择适合的后端语言和技术栈，如Python（搭配Flask或Django）、Node.js (Express) 或者Java (Spring Boot)。这些框架都有能力支持API开发和集成第三方服务。 大模型集成：了解如何使用开源库或者云服务提供的API，比如阿里云、腾讯云等提供的预训练模型服务。熟悉其SDK和文档是关键。 前端设计：选择一种前端框架，如React、Vue或Angular，用于构建用户友好的界面，并实现与后端的交互。 安全性：考虑到大模型可能会涉及隐私数据，确保遵守数据安全规范，例如HTTPS通信和适当的用户认证。 性能优化：由于大模型计算量可能较大，需要考虑如何合理地缓存和分发请求，减少对模型的直接压力。 社区交流：CSDN上有大量的开发工程师和技术论坛，你可以提问关于技术难题、性能优化或用户体验的问题，寻求专业的意见和帮助。 资讯来源：CSDN / C知道
