01.使用 BeautifulSoup4 抓取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)

所有機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）項(xiàng)目的第一步都是收集所需的數(shù)據(jù)。本項(xiàng)目中，我們使用網(wǎng)頁抓取技術(shù)來收集知識(shí)庫數(shù)據(jù)。用 requests 庫獲取網(wǎng)頁并使用 BeautifulSoup4.從網(wǎng)頁中提取信息、解析 HTML 信息并提取段落。

導(dǎo)入 BeautifulSoup4 和 Requests 庫進(jìn)行網(wǎng)頁抓取

運(yùn)行 pip install beautifulsoup4 sentence-transformers安裝 BeautifulSoup 和 Sentence Transformers。在數(shù)據(jù)抓取部分只需要導(dǎo)入requests和 BeautifulSoup。接下來，創(chuàng)建一個(gè) dictionary，其中包含我們要抓取的 URL 格式。在本示例中，我們只從 Towards Data Science 抓取內(nèi)容，同理也可以從其他網(wǎng)站抓取。

現(xiàn)在，用以下代碼所示的格式從每個(gè)存檔頁面獲取數(shù)據(jù)：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
urls = {
    'Towards Data Science': '< https://towardsdatascience.com/archive/{0}/{1:02d}/{2:02d} >'
    }

此外，我們還需要兩個(gè)輔助函數(shù)來進(jìn)行網(wǎng)頁抓取。第一個(gè)函數(shù)將一年中的天數(shù)轉(zhuǎn)換為月份和日期格式。第二個(gè)函數(shù)從一篇文章中獲取點(diǎn)贊數(shù)。

天數(shù)轉(zhuǎn)換函數(shù)相對(duì)簡單。寫死每個(gè)月的天數(shù)，并使用該列表進(jìn)行轉(zhuǎn)換。由于本項(xiàng)目僅抓取 2023 年數(shù)據(jù)，因此我們不需要考慮閏年。如果您愿意，可以根據(jù)不同的年份進(jìn)行修改每個(gè)月天數(shù)。

點(diǎn)贊計(jì)數(shù)函數(shù)統(tǒng)計(jì) Medium 上文章的點(diǎn)贊數(shù)，單位為 “K” （1K=1000）。因此，在函數(shù)中需要考慮點(diǎn)贊數(shù)中的單位“K”。

def convert_day(day):
    month_list = [31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31]
    m = 0
    d = 0
    while day > 0:
        m += 1
        d = day
        day -= month_list[m-1]
    return (m, d)

def get_claps(claps_str):
    if (claps_str is None) or (claps_str == '') or (claps_str.split is None):
        return 0
    split = claps_str.split('K')
    claps = float(split[0])
    return int(claps*1000) if len(split) == 2 else int(claps)

解析 BeautifulSoup4 的網(wǎng)頁抓取響應(yīng)

現(xiàn)在已經(jīng)設(shè)置好必要的組件，可以進(jìn)行網(wǎng)頁抓取。為了避免在過程中遇到 429 錯(cuò)誤（請(qǐng)求過多），我們使用 time 庫，在發(fā)送請(qǐng)求之間引入延遲。此外，用 sentence transformers 庫從 Hugging Face 獲取 embedding 模型—— MiniLM 模型。

如前所述，我們只抓取了 2023 年的數(shù)據(jù)，所以將年份設(shè)置為 2023。此外，只需要從第 1 天（1 月 1 日）到第 244 天（8 月 31 日）的數(shù)據(jù)。根據(jù)設(shè)定的天數(shù)進(jìn)行循環(huán)，每個(gè)循環(huán)在第一次調(diào)用time.sleep()之前會(huì)首先設(shè)置必要的組件。我們會(huì)把天數(shù)轉(zhuǎn)換成月份和日期，并轉(zhuǎn)成字符串，然后根據(jù) urls 字典組成完整的 URL，最后發(fā)送請(qǐng)求獲取 HTML 響應(yīng)。

獲取 HTML 響應(yīng)之后，使用 BeautifulSoup 進(jìn)行解析，并搜索具有特定類名（在代碼中指示）的div元素，該類名表示它是一篇文章。我們從中解析標(biāo)題、副標(biāo)題、文章 URL、點(diǎn)贊數(shù)、閱讀時(shí)長和回應(yīng)數(shù)。隨后，再次使用requests來獲取文章的內(nèi)容。每次通過請(qǐng)求獲取文章內(nèi)容后，都會(huì)再次調(diào)用time.sleep()。此時(shí)，我們已經(jīng)獲取了大部分所需的文章元數(shù)據(jù)。提取文章的每個(gè)段落，并使用我們的 HuggingFace 模型獲得對(duì)應(yīng)的向量。接著，創(chuàng)建一個(gè)字典包含該文章段落的所有元信息。

import time
from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer("sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2")
data_batch = []
year = 2023
for i in range(1, 243):
    month, day = convert_day(i)
    date = '{0}-{1:02d}-{2:02d}'.format(year, month, day)
    for publication, url in urls.items():
        response = requests.get(url.format(year, month, day), allow_redirects=True)
        if not response.url.startswith(url.format(year, month, day)):
            continue
        time.sleep(8)
        soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
        articles = soup.find_all("div","postArticle postArticle--short js-postArticle js-trackPostPresentation js-trackPostScrolls")
        for article in articles:
            title = article.find("h3", class_="graf--title")
            if title is None:
                continue
            title = str(title.contents[0]).replace(u'\xA0', u' ').replace(u'\u200a', u' ')
            subtitle = article.find("h4", class_="graf--subtitle")
            subtitle = str(subtitle.contents[0]).replace(u'\xA0', u' ').replace(u'\u200a', u' ') if subtitle is not None else ''
            article_url = article.find_all("a")[3]['href'].split('?')[0]
            claps = get_claps(article.find_all("button")[1].contents[0])
            reading_time = article.find("span", class_="readingTime")
            reading_time = int(reading_time['title'].split(' ')[0]) if reading_time is not None else 0
            responses = article.find_all("a", class_="button")
            responses = int(responses[6].contents[0].split(' ')[0]) if len(responses) == 7 else (0 if len(responses) == 0 else int(responses[0].contents[0].split(' ')[0]))
            article_res = requests.get(article_url)
            time.sleep(8)
            paragraphs = BeautifulSoup(article_res.content, 'html.parser').find_all("[class*="pw-post-body-paragraph"]")
            for i, paragraph in enumerate(paragraphs):
                embedding = model.encode([paragraph.text])[0].tolist()
                data_batch.append({
                    "_id": f"{article_url}+{i}",
                    "article_url": article_url,
                    "title": title,
                    "subtitle": subtitle,
                    "claps": claps,
                    "responses": responses,
                    "reading_time": reading_time,
                    "publication": publication,
                    "date": date,
                    "paragraph": paragraph.text,
                    "embedding": embedding
                })

最后一步是使用 pickle 處理文件。

filename = "TDS_8_30_2023"
with open(f'{filename}.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(data_batch, f)

數(shù)據(jù)呈現(xiàn)

數(shù)據(jù)可視化十分有用。下面是在 Zilliz Cloud 中數(shù)據(jù)的樣子。請(qǐng)注意其中的 embedding，這些數(shù)據(jù)表示了文檔向量，也就是我們根據(jù)文章段落生成的向量。

02.將 TDS 數(shù)據(jù)導(dǎo)入到向量數(shù)據(jù)庫中

獲取數(shù)據(jù)后，下一步是將其導(dǎo)入到向量數(shù)據(jù)庫中。在本項(xiàng)目中，我們使用了一個(gè)單獨(dú)的 notebook 將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到 Zilliz Cloud，而不是從 Towards Data Science 進(jìn)行網(wǎng)頁抓取。

要將數(shù)據(jù)插入 Zilliz Cloud，需按照以下步驟進(jìn)行操作：

• 連接到 Zilliz Cloud
• 定義 Collection 的參數(shù)
• 將數(shù)據(jù)插入 Zilliz Cloud

設(shè)置 Jupyter Notebook

運(yùn)行 pip install pymilvus python-dotenv 來設(shè)置 Jupyter Notebook 并啟動(dòng)數(shù)據(jù)導(dǎo)入過程。用 dotenv 庫來管理環(huán)境變量。對(duì)于pymilvus包，需要導(dǎo)入以下模塊：

• utility 用于檢查集合的狀態(tài)
• connections 用于連接到 Milvus 實(shí)例
• FieldSchema 用于定義字段的 schema
• CollectionSchema 用于定義 collection schema
• DataType 字段中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)類型
• Collection 我們?cè)L問 collection 的方式

然后，打開之前 pickle 的數(shù)據(jù)，獲取環(huán)境變量，并連接到 Zilliz Cloud。

import pickle
import os
from dotenv import load_dotenv
from pymilvus import utility, connections, FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collection


filename="TDS_8_30_2023"
with open(f'{filename}.pkl', 'rb') as f:
    data_batch = pickle.load(f)

zilliz_uri = "your_zilliz_uri"
zilliz_token = "your_zilliz_token"
connections.connect(
    uri= zilliz_uri,
    token= zilliz_token
)

設(shè)置 Zilliz Cloud 向量數(shù)據(jù)庫并導(dǎo)入數(shù)據(jù)

接下來，需要設(shè)置 Zilliz Cloud。我們必須創(chuàng)建一個(gè) Collection 來存儲(chǔ)和組織從 TDS 網(wǎng)站抓取的數(shù)據(jù)。需要兩個(gè)常量：dimension（維度）和 collection name（集合名稱），dimension 是指我們的向量具有的維度數(shù)。在本項(xiàng)目中，我們使用 384 維的 MiniLM 模型。

Milvus 的全新 Dynamic schema 功能允許我們僅為 Collection 設(shè)置 ID 和向量字段，無需考慮其他字段數(shù)量和數(shù)據(jù)類型。注意，需要記住保存的特定字段名稱，因?yàn)檫@對(duì)于正確檢索字段至關(guān)重要。

DIMENSION=384
COLLECTION_NAME="tds_articles"
fields = [
    FieldSchema(name='id', dtype=DataType.VARCHAR, max_length=200, is_primary=True),
    FieldSchema(name='embedding', dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=DIMENSION)
]
schema = CollectionSchema(fields=fields, enable_dynamic_field=True)
collection = Collection(name=COLLECTION_NAME, schema=schema)
index_params = {
    "index_type": "AUTO_INDEX",
    "metric_type": "L2",
    "params": {"nlist": 128},
}
collection.create_index(field_name="embedding", index_params=index_params)

Collection 有兩種插入數(shù)據(jù)的選項(xiàng)：

• 遍歷數(shù)據(jù)并逐個(gè)插入每個(gè)數(shù)據(jù)
• 批量插入數(shù)據(jù)

在插入所有數(shù)據(jù)之后，重要的是刷新集合以進(jìn)行索引并確保一致性，導(dǎo)入大量數(shù)據(jù)可能需要一些時(shí)間。

for data in data_batch:
    collection.insert([data])
collection.flush()

03.查詢 TDS 文章片段

一切準(zhǔn)備就緒后，就可以進(jìn)行查詢了。

獲取 HuggingFace 模型并設(shè)置 Zilliz Cloud 查詢

注意，必須獲取 embedding 模型并設(shè)置向量數(shù)據(jù)庫以查詢 Towards Data Science 知識(shí)庫。這一步使用了一個(gè)單獨(dú)的筆記本。我們將使用dotenv庫來管理環(huán)境變量。此外，還需要使用 Sentence Transformers 中的 MiniLM 模型。這一步中，可以重用 Web Scraping 部分提供的代碼。

import os
from dotenv import load_dotenv
from pymilvus import connections, Collection


zilliz_uri = "your_zilliz_uri"
zilliz_token = "your_zilliz_token"


from sentence_transformers import SentenceTransformer


model = SentenceTransformer("sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2")

執(zhí)行向量搜索查詢

連接到向量數(shù)據(jù)庫并執(zhí)行搜索。在本項(xiàng)目中，我們將連接到一個(gè) Zilliz Cloud 實(shí)例，并檢索之前創(chuàng)建的集合 tds_articles，用戶要先輸入他們的查詢問題。

接下來，使用 Hugging Face 的 embedding 模型對(duì)查詢進(jìn)行編碼。這個(gè)過程將用戶的問題轉(zhuǎn)換為一個(gè) 384 維的向量。然后，使用這個(gè)編碼后的查詢向量來搜索向量數(shù)據(jù)庫。在搜索過程中，需要指定進(jìn)行 ANN 查詢字段（anns_field）、索引參數(shù)、期望的搜索結(jié)果數(shù)量限制以及我們想要的輸出字段（output fields）。

之前，我們用了 Milvus 的 Dynamic Schema 特性來簡化字段 Schema 定義流程。搜索向量數(shù)據(jù)庫時(shí)，包括所需的動(dòng)態(tài)字段在搜索結(jié)果中是必要的。這個(gè)特定的場景涉及請(qǐng)求paragraph字段，其中包含文章中每個(gè)段落的文本。

connections.connect(uri=zilliz_uri, token=zilliz_token)
collection = Collection(name="tds_articles")
query = input("What would you like to ask Towards Data Science's 2023 publications up to September? ")
embedding = model.encode(query)
closest = collection.search([embedding],
    anns_field='embedding',
    param={"metric_type": "L2",
        "params": {"nprobe": 16}},
    limit=2,
    output_fields=["paragraph"])
print(closest[0][0])
print(closest[0][1])

比如，我在應(yīng)用中查詢大語言模型相關(guān)的信息，返回了以下兩個(gè)回答。盡管這些回答提到了“語言模型”并包含一些相關(guān)信息，但它們沒有提供關(guān)于大型語言模型的詳細(xì)解釋。第二個(gè)回答在語義上相似，但是不足夠接近我們想要的內(nèi)容。

04.給向量數(shù)據(jù)庫知識(shí)庫添加內(nèi)容

到目前為止，我們使用 Zilliz Cloud 作為向量數(shù)據(jù)庫在 TDS 文章上創(chuàng)建了一個(gè)知識(shí)庫。雖然能夠輕松地檢索語義上相似的搜索結(jié)果，但還沒有達(dá)到我們的期望。下一步是通過加入新的框架和技術(shù)來增強(qiáng)我們的結(jié)果。

05.總結(jié)

本教程介紹了如何基于 Towards Data Science 文章構(gòu)建聊天機(jī)器人。我們演示了網(wǎng)頁爬取的過程，創(chuàng)建了知識(shí)庫，包括將文本轉(zhuǎn)換成向量存儲(chǔ)在 Zilliz Cloud 中。然后，我們演示了如何提示用戶進(jìn)行查詢，將查詢轉(zhuǎn)化為向量，并查詢向量數(shù)據(jù)庫。

不過，雖然結(jié)果在語義上相似，但并不完全符合我們的期望。在本系列的下一篇中，我們將探討使用 LlamaIndex 來優(yōu)化查詢。除了這里討論的步驟之外，大家也可以結(jié)合 Zilliz Cloud 嘗試替換模型、合并文本或使用其他數(shù)據(jù)集。