開篇
在AIGC（人工智能與通用計算）應用中，大型語言模型（LLM）占據著舉足輕重的地位。這些模型，如GPT和BERT系列，通過處理和分析龐大的數據集，已經極大地推動了自然語言理解和生成的邊界。它們在多種應用中表現出色，如文本生成、語言翻譯、情感分析等，對提高工作效率和展開創新的應用場景起著關鍵作用。
然而，LLM在處理實時數據方面存在一定的局限性。這些模型主要基于大量歷史數據進行訓練，因此，在理解和分析實時或最新信息時可能不夠靈敏。在應對新興話題或最新發展趨勢時，LLM可能無法提供最準確的信息，因為這些內容可能尚未包含在其訓練數據中。此外，LLM在快速處理和反應實時變化方面也面臨挑戰，尤其是在需要分析和反映最新市場動態、政策變化或社會事件時。
既然我們已經意識到了大型語言模型（LLM）在處理實時數據方面的局限性，那么下一步就是探索如何通過Web Research技術突破這一限制。下面的內容將專注于如何通過網絡爬蟲技術結合LLM，實現對實時網絡資源的有效獲取和分析。
整體思路
Web Research 結合 LLM 的整體思路是復雜的過程，旨在利用大型語言模型的自然語言處理能力，實現對互聯網數據的高效處理和分析。如下圖所示，我們將整個過程進行拆解：
1. 實時網絡請求：首先，對目標網站發起實時請求，以獲取最新的數據和內容。
2. 獲取html頁面：使用網站的URLs來訪問和加載HTML頁面，此時，網頁的數據將被加載到內存中。
3. 內容轉換：隨后，將加載的HTML頁面轉換為文本信息，為后續的處理步驟做準備。這通常涉及去除HTML標記和格式化內容，以提取純文本數據。
4. 數據存儲和分類：轉換后的文本數據可以存儲在向量庫中，以便于進行高效的檢索和分析。同時，可以利用LLM對內容進行分類和組織，以便快速訪問相關信息。
5.生成摘要：最后，利用LLM的功能調用來生成文本數據的摘要。這不僅包括提取關鍵信息，還可能涉及對數據進行綜合和解釋，以便用戶能夠快速理解內容的核心要點。
通過這樣的流程，我們能夠結合LLM的強大文本處理功能和網絡爬蟲技術的實時數據訪問能力，有效地處理和分析大量的在線信息。這種方法不僅提高了信息處理的速度和準確性，而且通過摘要和分類，使得用戶能夠更容易地獲取和理解需要的數據。
關鍵問題
為了驗證Web爬蟲和大型語言模型結合的研究思路是否切實可行，可以以知名新聞網站Wall Street Journal（華爾街日報）為例進行實證分析。假設從該網站的首頁，獲取實時的新聞信息，并且將這些信息進行抽取，最終保存為包括“標題”和“摘要”的結構化信息， 以便后續查找和分析。從過程描述中發現，將面臨三個主要的技術挑戰：加載、轉換以及通過LLM進行內容抽取。1.加載HTML：我們可以訪問 https://www.wsj.com，使用網絡爬蟲工具獲取網站的HTML內容。這一步涉及發送HTTP請求并接收返回的網頁代碼。
2. 轉換為文本：分析該網站的HTML結構表明，文章標題和摘要信息通常包含在`<span>`標簽中。如下圖所示，文章的標題是在`<span>`標簽中。
如下圖所示，我們觀察到，文章的摘要也是保存在<span>標簽中。
因此需要利用HTML解析庫，如BeautifulSoup，從HTML中提取這些標簽的內容，并將其轉換為純文本格式。
3. LLM處理：有了純文本數據后，我們將使用大型語言模型來進一步處理這些文本。這可能包括內容分類、關鍵信息提取、摘要生成等。
在這個例證中，我們將如何確保網絡爬蟲精準地抓取所需信息，以及如何調整大型語言模型以精確處理和提取有價值的內容，都是需要解決的問題。通過成功實施這一流程，我們不僅驗證了LLM與Web爬蟲結合的有效性，還進一步探索了如何通過自動化工具提高研究和分析的效率。
數據加載
通過上面對關鍵問題的分析，讓我們先為即將進行的技術旅程做好準備。從網頁內容的加載到信息的轉換，再到利用LLM提取關鍵數據，都是構建有效網絡研究工具的關鍵環節。首先，我們將面對的挑戰是如何高效地加載網頁內容。異步HTML加載器（AsyncHtmlLoader）扮演著至關重要的角色。使用aiohttp庫構建的AsyncHtmlLoader能夠進行異步HTTP請求，非常適合于簡單輕量級的網頁抓取工作。這意味著它能夠同時處理多個URL的請求，提高了數據抓取的效率，特別是當我們需要從多個網站快速獲取信息時。
對于那些更復雜的網站，其中的內容可能依賴于JAVAScript渲染，我們可能需要更強大的工具，例如AsyncChromiumLoader。這個加載器利用Playwright來啟動一個Chromium實例，它不僅可以處理JavaScript渲染，還可以應對更復雜的Web交互。Playwright是一個強大的庫，支持多種瀏覽器自動化操作，其中Chromium就是一個被廣泛支持的瀏覽器。
Chromium可以在無頭模式下運行，即沒有圖形用戶界面的瀏覽器，這在網頁抓取中很常見。在無頭模式下，瀏覽器后臺運行，執行自動化任務，而用戶不會看到任何的瀏覽器窗口。這樣的操作對于服務器端的抓取任務尤其有用，因為它們可以模擬瀏覽器中的完整用戶交互過程，而不需要實際顯示界面。
無頭模式，或稱為“無界面模式”，是一種在不打開圖形界面的情況下運行應用程序的方式。想象一下，你的電腦在執行一些任務，如下載文件、刷新數據或運行一個復雜的計算過程，而這一切都在沒有打開任何窗口的情況下靜靜進行。這正是無頭模式的工作原理。
在Web開發和自動化測試領域，無頭模式尤為有用。例如，開發者可能需要測試一個網頁在不同瀏覽器中的表現，但并不需要真正地視覺上檢查這些網頁，而是要檢查代碼的運行結果。在這種情況下，他們可以使用無頭模式的瀏覽器來模擬用戶的行為，如點擊鏈接、填寫表單等，同時瀏覽器本身不會在屏幕上顯示。
實際上，我們介紹了AsyncHtmlLoader和AsyncChromiumLoader兩種加載器，本例中我們使用前者就足夠了，其示例代碼如下：
from langchain.document_loaders import AsyncHtmlLoader
urls = ["https://www.wsj.com"]
loader = AsyncHtmlLoader(urls)
docs = loader.load()
