GPT-Crawler一键爬虫构建GPTs知识库

GPT-Crawler是一个使用Python编写的网络爬虫工具，用于从互联网上爬取网页内容，并使用GPT-4模型为基于提示的大型语言模型（LLM），为其创建知识库。

以下是一个简化的代码示例，展示了如何使用GPT-Crawler库来爬取网页并为GPT模型创建知识库：

from gpt_crawler import Crawler, GPT
 
# 初始化爬虫和GPT对象
crawler = Crawler()
gpt = GPT()
 
# 定义爬取的起始URL
start_urls = ['https://en.wikipedia.org/wiki/Main_Page']
 
# 开始爬取
crawler.crawl(start_urls)
 
# 获取爬取的内容
pages_content = crawler.get_pages_content()
 
# 为GPT模型准备数据
for page_content in pages_content:
    # 这里可以添加预处理内容的逻辑，例如解析HTML、清洗文本等
    text = page_content.text
    # 给GPT模型提供提示和相应的文本
    gpt.add_example(text[:200], text)  # 提取文章前200个字符作为提示
 
# 训练GPT模型
gpt.train()
 
# 保存GPT模型
gpt.save('gpt_knowledge_base.model')

这个代码示例假设gpt_crawler库提供了Crawler和GPT类，并且这些类有crawl、get_pages_content、add_example、train和save等方法。这只是一个简化的示例，实际应用中需要根据实际的库和API文档进行调整。