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Web检索是AI大模型应用的一个热门应用方向。其涉及的主要步骤如下：
（1）用户提问，联网检索 （2）通过URLs记载网页HTML数据 （3）加载到的数据通过转换，获取关注的内容，形成文本 （4）对文本进行分块、向量化、存储 （5）调用大模型进行总结、答案生成
其实就是RAG的基本流程，只不过知识库不再局限在你自己的知识库，而是利用在线检索，搜罗互联网上的数据作为相关知识。
搜罗数据的过程，可以有两种方法，一种是调用检索的API，例如GoogleSearch的API，直接获取检索结果。另一种方法，就是靠爬虫，将网页数据抓取下来，存入向量数据库使用。
本文我们探讨一下爬虫的相关的使用方法。
LangChain中，将爬虫功能分成了两个模块，Loading 和 Transforming。
Loading模块的功能是将 URL 加载转换成 HTML 内容。封装的类包括：AsyncHtmlLoader类、AsyncChromiumLoader类等。Transforming模块的功能是将 HMTL 内容转换成需要的文本。封装的类包括：HTML2Text类、Beautiful Soup类等。AsyncHtmlLoader： 使用aiohttp库生成异步HTTP请求，适用于更简单、轻量级的抓取。AsyncChromiumLoader：使用Playwright启动Chromium实例，该实例可以处理JavaScript渲染和更复杂的web交互。Chromium是Playwright支持的浏览器之一，Playwright是一个用于控制浏览器自动化的库。python代码解读复制代码
urls = ["https://mp.weixin.qq.com/s/Zklc3p5uosXZ7XMHD1k2QA"]
from langchain_community.document_loaders import AsyncChromiumLoader
from langchain_community.document_transformers import BeautifulSoupTransformer
# Load HTML
loader = AsyncChromiumLoader(urls)
html = loader.load()
print("============= html =====================")
print(html)
# Transform
bs_transformer = BeautifulSoupTransformer()
docs_transformed = bs_transformer.transform_documents(html, tags_to_extract=["span"])
print("================= doc_transformed ===============")
print(docs_transformed)
（1）该程序使用了 AsyncChromiumLoader 类来加载URL为HTML内容。
注意：AsyncChromiumLoader 接收的参数是一个URL数组，这意味着它可以同时加载多个URL。
（2）使用了 BeautifulSoupTransformer 类作为transform来将HTML内容转换成文本内容
注意：transform_documents 函数中的 tags_to_extract 参数，指定了将 HTML 中的什么 tag 内的内容提取成文本。
原网页内容如下：经过对比，发现提取的文本丢失了很多内容。主要的原因是tags_to_extract 参数设置的问题。
HTML脚本语言的常用的文本标签 tags 大体有 ,
,
：段落标签，用于定义段落。
要改善上面的提取结果，使其能提取出更多的文本，我们可以修改提取的 tags 参数，如下，提取出,
和 的内容：
clike
代码解读
复制代码docs_transformed = bs_transformer.transform_documents(html, tags_to_extract=["span", "code", "p"])
修改后运行效果如下：已经将里面的文字和代码全部提取出来了（虽然还有些特殊符号，不过没关系，后面可以再过滤一层去掉）：
tags_to_extract 的参数那上面我是怎么确认要提取 "span", "code", "p" 这三个tag内的文本的呢？
（1）打开你要爬取的网页，按 F12 打开网页调试工具
（2）找到 “元素” 选项卡，然后点击左上角的这个图标（如图）
（3）将鼠标悬浮在你想提取的文字上面，它就会自动展示当前文字所在的标签 tag 是什么。如下面图片：
（4）将这些tag全部填到参数里，就OK了。
该方法是在以上方法的基础上，在得到文本后，再利用大模型，从文本中二次提取出所关注的文本内容。
这种方法的好处在于，对于网页内容和结构变化时，我们不需要再去频繁的调整提取tag等参数，而是最后利用大模型统一提取关心内容即可。
clike代码解读复制代码def scraping_with_extraction():
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-3.5-turbo-0613")
from langchain.chains import create_extraction_chain
schema = {
"properties": {
"article_title": {"type": "string"},
"article_content": {"type": "string"},
"article_example_python_code": {"type": "string"},
},
"required": ["article_title", "article_content", "article_example_python_code"],
}
def extract(content: str, schema: dict):
return create_extraction_chain(schema=schema, llm=llm).run(content)
import pprint
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
def scrape_with_playwright(urls, schema):
from langchain_community.document_loaders import AsyncChromiumLoader
from langchain_community.document_transformers import BeautifulSoupTransformer
loader = AsyncChromiumLoader(urls)
docs = loader.load()
bs_transformer = BeautifulSoupTransformer()
docs_transformed = bs_transformer.transform_documents(
docs, tags_to_extract=["span", "code", "p"]
)
print("Extracting content with LLM")
# Grab the first 1000 tokens of the site
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoder(
chunk_size=1000, chunk_overlap=0
)
splits = splitter.split_documents(docs_transformed)
# Process the first split
extracted_content = extract(schema=schema, content=splits[0].page_content)
pprint.pprint(extracted_content)
return extracted_content
extracted_content = scrape_with_playwright(urls, schema=schema)
scraping_with_extraction()
（1）schema定义
定义一个模式来指定要提取的数据类型。在这里，key的名称很重要，因为这是告诉LLM我们想要什么样的信息。所以，尽可能详细。
（2）正常走上面的流程，获取网页数据 docs_transformed
（3）代码中还做了 split，将全部文本分块了，可能是为了避免超出 LLM 的Token长度限制？
（4）最重要、最灵魂的几句，将文本内容，和模式传入 create_extraction_chain 来获取输出：
clike代码解读复制代码def extract(content: str, schema: dict):
return create_extraction_chain(schema=schema, llm=llm).run(content)
extracted_content = extract(schema=schema, content=splits[0].page_content)
输出的结果不是很好。
create_extraction_chain 源码解析该函数源码如下： 其做的事儿，也比较简单，就是通过 _get_extraction_function 函数将上面我们定义的 schema 转换成了 function calling 中的 function 的结构。
然后创建了一个 LLMChain 链。
看下它内置的Prompt，让大模型提取出在 information_extraction 函数中定义的 properties相关信息 ：
python代码解读复制代码_EXTRACTION_TEMPLATE = """Extract and save the relevant entities mentioned \
in the following passage together with their properties.
Only extract the properties mentioned in the 'information_extraction' function.
If a property is not present and is not required in the function parameters, do not include it in the output.
Passage:
{input}
"""
很明显，这个 Prompt 比较简单，要想大模型提取的结果好，information_extraction 函数中定义的 properties必须要尽可能详细。怎么提供详细的说明呢？看下我之前的，可以看到参数下面可以加一个描述来详细描述该参数的含义。
仿照这个方法，我们可以优化schema：
python代码解读复制代码schema = {
"properties": {
"文章标题": {"type": "string", "description": "文章题目"},
"文章正文全部内容": {"type": "string", "description": "文章的正文内容，不要包含Python代码，只输出文字"},
"文章中的示例Python代码": {"type": "string", "description": "文章中的Python代码，只输出代码，用markdonw格式输出，可能存在多段代码，多段代码之间分开"},
},
"required": ["文章标题", "文章正文全部内容", "文章中的示例Python代码"],
}
还有一种方法，create_extraction_chain 函数的参数接收一个额外的 Prompt，我们也可以通过此参数来调优提取结果。
然而最终结果并没有多少改善… 待继续研究怎么优化。
该方法有点过于依赖大模型的能力，并且会大量消耗Token，目前还没看到有实际的落地效果，处于探索阶段。
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