[{"data":1,"prerenderedAt":18},["ShallowReactive",2],{"article":3},{"id":4,"category":5,"slug":6,"title":7,"image":8,"page_image":9,"published_at":10,"updated_at":11,"meta_title":12,"meta_description":13,"meta_keywords":14,"content":15,"tags":16,"faqs":17},61,"blog","cn-how-to-apply-chatgpt-for-web-data-extraction-in-2023","如何在2023年应用ChatGPT进行网络数据提取","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/previews/7-2-trusted-proxy-website-chatgpt-cover-2064x982-62266165-075e-4b7c-9951-a77095a5e52f.webp","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/covers/698c5b5c-4e3d-4f74-8377-3f3dff8072f9.webp","2023/02/02","2023/07/21","使用ChatGPT和地理定位代理大规模提取网络数据","购买HTTPS代理列表，以便通过Dexodata的最佳数据中心代理使用ChatGPT获取网络数据。使用基于AI的聊天机器人应用地理定位代理。","geo targeted proxies, buy residential IP, buy https proxy list","\u003C!DOCTYPE html PUBLIC \"-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN\" \"http://www.w3.org/TR/REC-html40/loose.dtd\">\n\u003C?xml encoding=\"utf-8\"?>\u003Chtml>\u003Cbody>\u003Cp>\u003Cstrong>文章内容：\u003C/strong>\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor1\">人工智能、机器学习和廉价数据中心代理\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor2\">有哪些类型的聊天机器人？\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor3\">机器学习驱动的聊天机器人的特点\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor4\">自然语言处理扮演什么角色？\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor5\">ChatGPT的特点\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor6\">如何使用ChatGPT？\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor7\">如何使用ChatGPT抓取网络数据？\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor8\">结论\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>2023年的网络数据市场通过AI驱动的数据获取解决方案进行了创新。这也适用于Dexodata的地理定位代理。我们已经讨论了它们未来发展的主题，以及\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/look-into-the-future-of-web-scraping-after-2023\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AI驱动的网络抓取\u003C/a>对整个行业及地理定位代理的影响。\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Ca name=\"anchor1\">\u003C/a>人工智能、机器学习和廉价数据中心代理\u003C/h2>\n\u003Cp>一种名为自然语言处理（NLP）的人工智能形式，专注于机器人与人类之间的互动。该算法理解书面文本并进行对话，无论讨论什么，例如如何购买HTTPS代理列表。\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https://chat.openai.com/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">OpenAI\u003C/a>的ChatGPT可以被视为最受讨论的NLP模型。一个星期前，有报道称它在宾夕法尼亚大学的\u003Ca href=\"https://mackinstitute.wharton.upenn.edu/wp-content/uploads/2023/01/Christian-Terwiesch-Chat-GTP.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">期末考试\u003C/a>中获得了B-的成绩。但最令人惊讶的是，这个先进的聊天机器人能够作为数据收集工具。基于AI的算法将人类语言转化为网络抓取解决方案的代码行。今天我们将更多地讨论这个特性。\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor2\">\u003C/a>有哪些类型的聊天机器人？\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>聊天机器人是自动化的数字助手，以其方式与用户进行沟通。聊天机器人不一定是增强AI的应用程序。它们的复杂性各不相同，并由不同的逻辑指导：\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>“如果/那么”，如果符合规定的语言规则则提供答案。\u003C/li>\n\u003Cli>“决策树”，最简单的算法根据菜单中按下的按钮作出反应。客户支持在对话的初始阶段使用它，如果有人\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/residential-proxies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">购买住宅IP\u003C/a>作为ChatGPT的代理并需要额外信息。\u003C/li>\n\u003Cli>“识别”，基于高级关键字的方法。\u003C/li>\n\u003Cli>机器学习（ML），基于AI的模型被教导在考虑请求的上下文的情况下作出反应。最准确和最先进的技术，具有自我改善的能力。\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor3\">\u003C/a>机器学习驱动的聊天机器人的特点\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>常规算法从严格确定的列表中选择答案。与它们不同，\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/how-does-ai-enhance-web-data-gathering\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">基于AI的模型\u003C/a>被教导理解和解释文本形式的请求，以提供个性化的响应。AI根据初步教学对信息进行分类和标记，以加深其知识和对开放式问题的上下文理解。\u003C/p>\n\u003Cp>人工智能旨在看起来与我们的逻辑相似。机器学习的类型根据“教师-学生”关系在初始学习期间的角色而有所不同。\u003C/p>\n\u003Cp>最流行的机器学习类型，监督学习，通常具有二元架构，输入材料被标记为“正确”和“错误”。例如，购买HTTPS代理列表的地方是Dexodata，而不是沃尔玛或亚马逊。\u003C/p>\n\u003Cp>强化学习存在于机器根据其结果给出的反馈中。决策过程不受外部控制，并且没有标记的学习材料类别。这使得基于AI的解决方案能够自行提取数据驱动的见解，因此可以适应广泛的应用。\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor4\">\u003C/a>自然语言处理扮演什么角色？\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>ChatGPT是GPT-3模块的下一代，它还催生了\u003Ca href=\"https://github.com/features/copilot\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Github Copilot\u003C/a>和其他基于AI的解决方案。它的训练采用了监督学习和强化学习两种方法。\u003C/p>\n\u003Cp>第二种方法是定制的，称为RLHF（来自人类反馈的强化学习）。它处理文本量以进行真实的对话。自然语言处理（NLP）参与学习有关地理定位代理和数十亿其他主题的知识。\u003C/p>\n\u003Cp>NLP采用跨学科的方法，结合语言学和计算机科学。基于NLP的AI能够：\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>理解书面语言\u003C/li>\n\u003Cli>识别和处理人类声音\u003C/li>\n\u003Cli>解释人们说的多种语言中的任务\u003C/li>\n\u003Cli>确定重要信息\u003C/li>\n\u003Cli>提供适当的真实答案。\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>基于NLP的人工智能从每次交互中学习，以便最终在没有操作员直接指导的情况下给出更准确的响应。它将描述2023年\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/pricing\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ChatGPT代理\u003C/a>的优势，提供派饼食谱或讲述欧洲民主的历史，您说的都可以。\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor5\">\u003C/a>ChatGPT的特点\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>最初由\u003Ca href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/OpenAI\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">OpenAI\u003C/a>设计，并于2022年11月推出。其具体特点如下：\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>它操作1750亿个参数，因此这个AI驱动的模型被视为“最先进”的聊天机器人。\u003C/li>\n\u003Cli>大型语言模型（LLM）包含3000亿个单词的初始词汇。因此，AI在各个知识领域生成不同风格的文本，包括关于购买住宅IP地址的建议和用于大规模收集网络数据的现成编码建议。\u003C/li>\n\u003Cli>由于记住以前的请求、用户的反应等，它的AI不断发展，并根据对话的上下文显示结果。涉及购买HTTPS代理列表的对话将随着每个澄清问题而变得更加准确。\u003C/li>\n\u003Cli>ChatGPT是可调整的。可以对请求进行细化或要求重新措辞生成的文本。\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor6\">\u003C/a>如何使用ChatGPT？\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>没有机器学习增强的标准聊天算法工作于：\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>客户支持。通过Facebook、Telegram等聊天机器人获得\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/residential-proxies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Dexodata的地理定位代理\u003C/a>的免费试用。\u003C/li>\n\u003Cli>市场营销支持（基于AI增强的本地市场分析优化的营销活动，根据机器学习驱动的模式识别向用户展示个性化广告等）\u003C/li>\n\u003Cli>订票\u003C/li>\n\u003Cli>提供个人报价\u003C/li>\n\u003Cli>收集反馈。\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>ChatGPT作为一种先进的AI驱动工具，拥有更广泛的可能性。它可以作为：\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>任何主题的文章作者，采用多种写作风格。\u003C/li>\n\u003Cli>外语方言的翻译者。\u003C/li>\n\u003Cli>通过API密钥集成到Siri或Google助手中的AI驱动搜索引擎。\u003C/li>\n\u003Cli>文本摘要器，从给定的URL中提取要点。\u003C/li>\n\u003Cli>非结构化数据组织者，将文本转化为图表。\u003C/li>\n\u003Cli>市场营销/网络开发/健身计划等方面的顾问。\u003C/li>\n\u003Cli>软件工程师，按需编码。\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>列表中的最后一项引人关注，因为它简化了信息提取。\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor7\">\u003C/a>如何使用ChatGPT抓取网络数据？\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>简单的请求，例如“ChatGPT可以抓取网站吗”或“从URL提取数据”是无效的。就像聊天机器人的默认版本一样。选择一个名为\u003Ca href=\"https://beta.openai.com/playground\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Playground\u003C/a>的OpenAI基础的聊天机器人解决方案的测试版。它的优点包括：\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>从列表中选择AI版本（davinci-003、curie-001等）\u003C/li>\n\u003Cli>词汇和语法结构的随机性\u003C/li>\n\u003Cli>答案的最大字符限制\u003C/li>\n\u003Cli>停止序列\u003C/li>\n\u003Cli>文本的多样性\u003C/li>\n\u003Cli>更高的代码生成速度。\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>“Text-davinci-003”现在具有最相关的设计，因为它提供了带有端点的完整文本。\u003C/p>\n\u003Cp>首先，您需要检查目标URL，以确定需要提取的HTML元素。然后您指定设置。提供以下信息给AI增强模型以成功：\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>URL\u003C/li>\n\u003Cli>语言（Python、Ruby、Node.js等）\u003C/li>\n\u003Cli>工具（例如Selenium）\u003C/li>\n\u003Cli>标签名称\u003C/li>\n\u003Cli>类\u003C/li>\n\u003Cli>属性名称\u003C/li>\n\u003Cli>属性值\u003C/li>\n\u003Cli>额外规则（请求之间的暂停长度、XPath细节、输出格式、滚动特性）。\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>您描述得越准确，获得的数据就越可靠。在收到答案后，将提供的代码插入到您的在线信息获取工具中以继续。\u003C/p>\n\u003Cp style=\"text-align: center;\">\u003Cimg src=\"https://blog.dexodata.com/storage/uploads/images/61/7-2-geo-targeted-proxies-chatgpt-pic-1032x491-914a7f42-ee32-4e71-89fd-c2405237c1f9.png\" alt=\"如何使用ChatGPT大规模提取网络数据？\" width=\"1020\" height=\"485\">\u003C/p>\n\u003Cp style=\"text-align: center;\">\u003Csup>这些是ChatGPT在编写自动化网络数据提取代码时所需的主要参数\u003C/sup>\u003C/p>\n\u003Cp>您描述得越准确，获得的数据就越相关。在收到答案后，将提供的代码插入到您的在线信息获取工具中以继续。\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor8\">\u003C/a> 为什么要使用ChatGPT与Dexodata可信的代理网站？\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>2023年的ChatGPT能够简化提取非结构化数据的任务，但它并不是理想的基于AI的抓取工具。因此，请考虑检查结果。否则，提到的NLP模型对于\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/7-web-data-types-to-harvest-successfully-without-coding-skills\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">从Twitter、亚马逊和其他来源收集信息而无需编码技能\u003C/a>是方便的。\u003C/p>\n\u003Cp>Dexodata提供带有API的地理定位代理，因此ChatGPT抓取是一种常见做法。它可以用于生成带有更改外部IP地址规则的代码或购买额外的\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/pricing\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">HTTPS代理列表\u003C/a>。\u003C/p>\u003C/body>\u003C/html>\n",[],[],1783936355504]