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LLM × 網路爬蟲終極實戰：n8n 串接資料爬取 × Qdrant × RAG 打造本機 AI Agent
作者：
陳會安
分類：
電腦與網路
／
綜論
出版社：
旗標
出版日期：2025/11/27
ISBN：9789863128502
書籍編號：kk0607022
頁數：576
定價：
980
元
優惠價：
95
折
931
元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
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LLM × 網路爬蟲終極實戰：n8n 串接資料爬取 × Qdrant × RAG 打造本機 AI Agent 內容簡介 身處 LLM 時代的必備技能 AI 爬蟲與資料檢索的全本機工作流 你還在用傳統的方法爬取網路資料嗎？ 還在手動分析 HTML 網頁結構、逐一定位網頁元素、再手刻爬蟲程式嗎？ 身處 AI 世代，是時候該學習更聰明、更高效的資料收集方法， 讓你坐在電腦前，喝著咖啡、悠閒地看著 AI 為你自動爬取網路資料。 在 AI 飆速發展的今天，傳統網路爬蟲技術正迎來全新的變革。 過去，Python 爬蟲程式的開發者必須自行剖析 HTML 網頁結構，撰寫繁瑣複雜的資料擷取規則與步驟；如今，隨著 LLM 的普及，AI 已能協助我們理解 HTML 網頁結構、定位網頁資料，甚至能夠自動化建立整個爬取流程，大幅提升開發效率。 本書從 HTML 結構解析入門，循序講解 BeautifulSoup + CSS 選擇器、lxml + XPath 表達式、正規表達式等核心技術，再深入 Selenium 模擬瀏覽器互動及 Scrapy 爬蟲框架的專業應用，帶領讀者全面掌握靜態與動態網頁擷取技術。更進一步結合 Playwright 自動化瀏覽器、以及 AI 驅動的爬蟲框架 Crawl4AI 和 ScrapeGraphAI，讓 LLM 成為理解與提取網頁資料的主力。 不只如此，本書採用 n8n × Ollama 全本機架構，無需 API Key、無需 Docker，即可整合 SearXNG 搜尋引擎、Crawl4AI API 資料爬取、Qdrant 向量資料庫與 RAG 知識檢索生成，最終打造出 MCP + AI Agent 自動化流程 ⸺ 從搜尋、爬取到資料處理與知識生成一手包辦！ 本書特色 用 AI 分析 HTML 結構建立 Python 網路爬蟲 ▸全面掌握靜態與動態 HTML 網頁擷取技術，CSS Selector、XPath 一次上手 ▸實戰演練 BeautifulSoup、Selenium、Scrapy 經典 Python 爬蟲框架 Python × LLM 建立 AI 網路爬蟲 ▸整合 OpenAI、Gemini、Groq、Ollama 等多種 LLM，打造智慧爬蟲系統 ▸運用 AI 驅動的爬蟲技術 Crawl4AI 與 ScrapeGraphAI，自動理解並提取網頁內容 ▸結合非同步程式設計，提升資料抓取效率與彈性 整合 Python × AI 網路爬蟲的 AI 工作流程：n8n ▸以視覺化介面建立自動化流程，輕鬆整合搜尋、爬取與資料處理 ▸結合 Qdrant 向量資料庫 × RAG 技術，打造個人化知識檢索系統 ▸構建全本機 AI Agent 工作流，實現從資料擷取到生成的自動化流程
作者簡介 陳會安 學歷：美國猶他州州立大學電腦碩士 經歷：多所大專院校企業講師、松崗電腦產品經理、美商 PH 出版經理、專業電腦書作者 國內知名資訊技術作家，已出版逾 100 本電腦著作，包括：程式設計、網頁設計、資料庫、系統分析、資料結構等各種不同主題。近年研究人工智慧、機器學習 / 深度學習、資料科學、網路爬蟲、大數據分析和物聯網相關課程與圖書寫作，也熱衷利用 Raspberry Pi、Arduino、ESP8266 / ESP32 和 Micro:bit 等開發板製作創客作品，投入創客領域的教學與寫作。
目錄 ▌第 1 章 HTML、JSON 與網路爬蟲的基礎 1-1 網路爬蟲的基礎 1-2 網路爬蟲的相關技術 1-3 HTML 標籤語法與結構 1-4 CSV 與 JSON 1-5 Python × AI 網路爬蟲的相關函式庫 ▌第 2 章 從網路取得資料 2-1 認識 HTTP 標頭與 httpbin.org 服務 2-2 使用 Requests 送出 HTTP 請求 2-3 取得 HTTP 回應內容 2-4 送出進階的 HTTP 請求 2-5 錯誤 / 例外處理與檔案存取 ▌第 3 章 擷取靜態 HTML 網頁資料 3-1 在 HTML 網頁定位目標資料 3-2 使用 BeautifulSoup 剖析 HTML 網頁 3-3 分析靜態 HTML 網頁 3-4 使用 find() 函式搜尋 HTML 網頁 3-5 使用正規表達式搜尋 HTML 網頁 ▌第 4 章 使用 CSS 選擇器爬取資料 4-1 認識 CSS 層級式樣式表 4-2 使用 CSS 選擇器定位 HTML 標籤 4-3 Google Chrome 開發人員工具 4-4 ChatGPT 應用：找出定位 HTML 標籤的 CSS 選擇器 4-5 在 BeautifulSoup 使用 CSS 選擇器 ▌第 5 章 走訪 HTML 網頁取出資料與資料儲存 5-1 如何走訪 HTML 網頁 5-2 走訪 HTML 網頁取得資料 5-3 修改 HTML 網頁來爬取資料 5-4 資料清理 5-5 將取得資料儲存成 CSV 和 JSON 檔案 5-6 從網路下載圖檔 ▌第 6 章 使用 XPath 表達式與 lxml 套件建立爬蟲程式 6-1 XPath 與 lxml 套件的基礎 6-2 使用 Requests 和 lxml 套件 6-3 XPath 資料模型 6-4 XPath 基本語法 6-5 XPath 運算子與函式 6-6 ChatGPT 應用：學習 XPath 表達式查詢 HTML 標籤 ▌第 7 章 Selenium 表單互動與動態網頁擷取 7-1 認識動態網頁 7-2 安裝 Selenium 7-3 Selenium 的基本使用 7-4 定位網頁資料與例外處理 7-5 與 HTML 表單進行互動 7-6 JavaScript 動態網頁擷取 ▌第 8 章 Scrapy 爬蟲框架 8-1 Scrapy 爬蟲框架的基礎 8-2 使用 Scrapy Shell 8-3 建立 Scrapy 專案的爬蟲程式 8-4 在專案使用 Item 和 Item Pipeline 8-5 輸出 Scrapy 爬取的資料 ▌第 9 章 Python × ChatGPT 網路爬蟲 9-1 Python 爬蟲程式的常見問題 9-2 Requests + BeautifulSoup 爬蟲實作案例 9-3 Selenium 爬蟲實作案例 9-4 Scrapy 爬蟲實作案例 ▌第 10 章 在 Python 使用 LLM 大型語言模型 10-1 認識生成式 AI 與 LLM 10-2 使用 OpenAI 的 ChatGPT API 10-3 使用 Google 的 Gemini API 10-4 LLM API 服務：Groq API 10-5 使用 Ollama 打造本機 LLM ▌第 11 章 Python × AI 網路爬蟲（一）：非同步程式設計 + Crawl4AI 11-1 Python 非同步程式設計 11-2 Crawl4AI 的基本使用 11-3 內容篩選和客製化 Markdown 輸出 11-4 CSS 與 XPath 的 Schema 資料擷取 11-5 LLM 驅動的 AI 資料篩選與提取 11-6 深度爬取和 JavaScript 動態網頁處理 ▌第 12 章 Python × AI 網路爬蟲（二）：ScrapeGraphAI 12-1 ScrapeGraphAI 簡介與環境設定 12-2 基礎 Graph：SmartScraperGraph 與 SmartScraperMultiGraph 12-3 文字轉語音 Graph：SpeechGraph 12-4 腳本生成 Graph：ScriptCreatorGraph 與 ScriptCreatorMultiGraph ▌第 13 章 視覺化 AI 工作流程：n8n 13-1 認識 n8n 與工作流程 13-2 安裝與啟動 n8n 社群版 13-3 建立你的第 1 個工作流程 13-4 建立你的第 1 個 AI 工作流程 13-5 n8n 常用節點的使用 ▌第 14 章 爬取知識庫的資料：SearXNG + Crawl4AI API 14-1 安裝、啟動與使用 Crawl4AI API 14-2 使用 SearXNG API 14-3 爬取 RAG 所需的知識庫資料 14-4 在 n8n 建立爬蟲程式和使用 SearXNG + Crawl4AI API ▌第 15 章 建立你自己的知識庫：Qdrant 向量資料庫 15-1 Embedding 模型：文字資料向量化 15-2 安裝與使用 Qdrant 向量資料庫 15-3 在 Python 程式使用 Qdrant 向量資料庫 15-4 建立你的知識庫：將文本內容存入向量資料庫 15-5 在 n8n 使用 Qdrant 向量資料庫 ▌第 16 章 打造你自己的客製化 LLM：AI Agent、MCP 與 RAG 系統 16-1 認識 AI Assistant、RAG、AI Agent 和 MCP 16-2 使用 Python 手把手打造本機 RAG 系統 16-3 n8n 的 AI Agent 與 Tool 16-4 n8n 的 AI Agent 與 MCP 16-5 在 n8n 建立 RAG 的客製化 LLM ▌附錄 A Python 開發環境：Anaconda 與 WinPython 客製化套件（電子書） A-1 建立 Anaconda 的 Python 開發環境 A-2 安裝本書客製化的 WinPython 可攜式套件 A-3 使用 Thonny 的 Python IDE
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