AUTOMATYZACJA WYSZUKIWANIA OPARTEGO NA SZTUCZNEJ INTELIGENCJI I KOMENTARZY KONTEXTUALNYCH
AI i uczenie maszynowe
Opracowano system automatyzacji zasilany sztuczną inteligencją, który odkrywa odpowiednie strony internetowe za pomocą Bing i DuckDuckGo, wykrywa dostępne formularze komentarzy, ocenia istotność strony za pomocą dużych modeli językowych (LLM) i generuje komentarze uwzględniające kontekst na podstawie rzeczywistej treści strony.
PRZEGLĄD PROJEKTU
Celem było zautomatyzowanie całego procesu wyszukiwania odpowiednich artykułów, weryfikacji, czy komentarze są wspierane, analizy treści za pomocą AI oraz generowania unikalnych komentarzy dla odpowiednich stron.
Zamiast polegać tylko na dopasowywaniu słów kluczowych, system przeprowadza analizę semantyczną, aby określić, czy strona jest rzeczywiście istotna przed wygenerowaniem jakiejkolwiek treści.
PROCES PRACY
• Wyszukiwanie w Bing i DuckDuckGo za pomocą konfigurowalnych słów kluczowych.
• Zbieranie i normalizacja adresów URL wyników wyszukiwania.
• Usuwanie duplikatów i wcześniej przetworzonych stron.
• Ładowanie każdej strony i ekstrakcja treści artykułu.
• Wykrywanie, czy formularz komentarzy jest dostępny.
• Pomijanie stron bez funkcjonalności komentarzy.
• Wysyłanie treści strony do modelu AI w celu analizy semantycznej.
• Ocena istotności tematu i pewności.
• Generowanie unikalnego komentarza uwzględniającego kontekst dla zatwierdzonych stron.
• Zapisywanie wyników i historii przetwarzania.
ANALIZA ISTOTNOŚCI AI
AI ocenia:
• Główny temat strony.
• Semantyczne podobieństwo do docelowego tematu.
• Kontekst i zamierzona publiczność.
• Czy wspomnienie o docelowym zasobie byłoby naturalne.
• Wykrywanie języka.
• Wynik pewności.
• Powód decyzji.
• Zalecany kąt komentarza.
AI zwraca strukturalne odpowiedzi JSON, co sprawia, że proces pracy jest przewidywalny i łatwy do zintegrowania z innymi systemami automatyzacji.
WYKRYWANIE FORMULARZY KOMENTARZY
Przed wysłaniem strony do AI system sprawdza, czy komentarze są rzeczywiście wspierane.
Wykryte elementy obejmują:
• Formularze komentarzy WordPress.
• Niestandardowe formularze HTML komentarzy.
• Pola textarea i input.
• Pola autora, e-maila i strony internetowej.
• Przycisk wysyłania.
• Ukryte parametry formularza.
• Zamknięte komentarze.
• Wymagania dotyczące uwierzytelnienia.
Ta optymalizacja znacznie redukuje niepotrzebne zapytania AI, przetwarzając tylko strony, na których interakcja jest możliwa.
KLUCZOWE CECHY
• Automatyzacja wyszukiwania w Bing i DuckDuckGo.
• Odkrywanie stron na podstawie słów kluczowych.
• Normalizacja i usuwanie duplikatów URL.
• Parsowanie HTML i ekstrakcja treści.
• Wykrywanie formularzy komentarzy.
• Analiza istotności semantycznej zasilana AI.
• Generowanie komentarzy uwzględniających kontekst przez AI.
• Wsparcie dla treści wielojęzycznych.
• Dostosowywanie podpowiedzi.
• Strukturalne wyjścia JSON.
• Przetwarzanie wielowątkowe.
• Wsparcie dla proxy.
• Obsługa ponownych prób i limitów czasowych.
• Historia przetwarzania.
• Baza danych SQLite.
• Eksport CSV.
• Szczegółowe logowanie.
TECHNOLOGIA
Python, API LLM, Inżynieria podpowiedzi, Żądania HTTP, Parsowanie HTML, SQLite, JSON, Przetwarzanie wielowątkowe, Analiza semantyczna, Automatyzacja sieciowa.
WYNIK
System automatyzuje cały proces — od odkrywania w wyszukiwarkach po analizę istotności wspomaganą przez AI i generowanie kontekstowych komentarzy. Łącząc tradycyjną automatyzację sieciową z semantycznym zrozumieniem opartym na LLM, dostarcza znacznie dokładniejsze wyniki niż samo filtrowanie słów kluczowych, jednocześnie redukując ręczne badania i poprawiając skalowalność.
Ze względów poufności nie uwzględniono produkcyjnych podpowiedzi, danych klientów, docelowych zasobów i słów kluczowych wyszukiwania.
PRZEGLĄD PROJEKTU
Celem było zautomatyzowanie całego procesu wyszukiwania odpowiednich artykułów, weryfikacji, czy komentarze są wspierane, analizy treści za pomocą AI oraz generowania unikalnych komentarzy dla odpowiednich stron.
Zamiast polegać tylko na dopasowywaniu słów kluczowych, system przeprowadza analizę semantyczną, aby określić, czy strona jest rzeczywiście istotna przed wygenerowaniem jakiejkolwiek treści.
PROCES PRACY
• Wyszukiwanie w Bing i DuckDuckGo za pomocą konfigurowalnych słów kluczowych.
• Zbieranie i normalizacja adresów URL wyników wyszukiwania.
• Usuwanie duplikatów i wcześniej przetworzonych stron.
• Ładowanie każdej strony i ekstrakcja treści artykułu.
• Wykrywanie, czy formularz komentarzy jest dostępny.
• Pomijanie stron bez funkcjonalności komentarzy.
• Wysyłanie treści strony do modelu AI w celu analizy semantycznej.
• Ocena istotności tematu i pewności.
• Generowanie unikalnego komentarza uwzględniającego kontekst dla zatwierdzonych stron.
• Zapisywanie wyników i historii przetwarzania.
ANALIZA ISTOTNOŚCI AI
AI ocenia:
• Główny temat strony.
• Semantyczne podobieństwo do docelowego tematu.
• Kontekst i zamierzona publiczność.
• Czy wspomnienie o docelowym zasobie byłoby naturalne.
• Wykrywanie języka.
• Wynik pewności.
• Powód decyzji.
• Zalecany kąt komentarza.
AI zwraca strukturalne odpowiedzi JSON, co sprawia, że proces pracy jest przewidywalny i łatwy do zintegrowania z innymi systemami automatyzacji.
WYKRYWANIE FORMULARZY KOMENTARZY
Przed wysłaniem strony do AI system sprawdza, czy komentarze są rzeczywiście wspierane.
Wykryte elementy obejmują:
• Formularze komentarzy WordPress.
• Niestandardowe formularze HTML komentarzy.
• Pola textarea i input.
• Pola autora, e-maila i strony internetowej.
• Przycisk wysyłania.
• Ukryte parametry formularza.
• Zamknięte komentarze.
• Wymagania dotyczące uwierzytelnienia.
Ta optymalizacja znacznie redukuje niepotrzebne zapytania AI, przetwarzając tylko strony, na których interakcja jest możliwa.
KLUCZOWE CECHY
• Automatyzacja wyszukiwania w Bing i DuckDuckGo.
• Odkrywanie stron na podstawie słów kluczowych.
• Normalizacja i usuwanie duplikatów URL.
• Parsowanie HTML i ekstrakcja treści.
• Wykrywanie formularzy komentarzy.
• Analiza istotności semantycznej zasilana AI.
• Generowanie komentarzy uwzględniających kontekst przez AI.
• Wsparcie dla treści wielojęzycznych.
• Dostosowywanie podpowiedzi.
• Strukturalne wyjścia JSON.
• Przetwarzanie wielowątkowe.
• Wsparcie dla proxy.
• Obsługa ponownych prób i limitów czasowych.
• Historia przetwarzania.
• Baza danych SQLite.
• Eksport CSV.
• Szczegółowe logowanie.
TECHNOLOGIA
Python, API LLM, Inżynieria podpowiedzi, Żądania HTTP, Parsowanie HTML, SQLite, JSON, Przetwarzanie wielowątkowe, Analiza semantyczna, Automatyzacja sieciowa.
WYNIK
System automatyzuje cały proces — od odkrywania w wyszukiwarkach po analizę istotności wspomaganą przez AI i generowanie kontekstowych komentarzy. Łącząc tradycyjną automatyzację sieciową z semantycznym zrozumieniem opartym na LLM, dostarcza znacznie dokładniejsze wyniki niż samo filtrowanie słów kluczowych, jednocześnie redukując ręczne badania i poprawiając skalowalność.
Ze względów poufności nie uwzględniono produkcyjnych podpowiedzi, danych klientów, docelowych zasobów i słów kluczowych wyszukiwania.