TL;DR
- 一个 GPT 抓取器结合了网络检索组件和语言模型；单靠模型提示并不保证获取新页面。
- ChatGPT 产品功能、API 工具和第三方抓取集成都具有不同的能力和账户要求。
- 使用搜索来发现来源，并使用受控爬虫收集已知的、被允许的 URL 集。
- 在请求模型进行总结或提取字段之前，保留源 URL、收集时间戳和证据段落。
- 将检索到的文本视为不可信数据，并防止页面指令更改应用程序的权限。
- Nstdata Crawl 是一个为 LLM 准备的数据的网络爬虫 API，可以为模型驱动的工作流程提供收集层。
什么是 GPT 抓取器？
GPT 抓取器是一个检索网络内容并使用 GPT 风格语言模型对该内容进行总结、分类或提取信息的工作流程。检索组件获取页面。模型解释提供的证据。保持这些责任的明确性使得结果更容易验证和更新。
短语“gpt 抓取器 chatgpt 访问互联网”通常会引导人们进入关于将一个原本不连接的聊天界面连接到抓取服务的较旧教程。随着产品功能的变化，这种框架可能变得过时。一个更好的当前问题是哪个组件检索您的来源，它可以访问什么范围，以及您如何证明答案使用了检索到的内容。
Nstdata Crawl 可以填补经批准页面的检索和清理角色。它并不让每个模型成为一个自主浏览器，也不提供 OpenAI 订阅，或建立对第三方内容的权利。
ChatGPT 的网络访问与爬虫 API 有何不同？
ChatGPT 网络访问是一种产品能力，而爬虫 API 是一个可编程的收集接口，由您的应用程序控制。访问其中一个并不会自动配置另一个。如果要使用当前外部证据，模型 API 请求还需要一个显式配置的检索工具或提供的内容。
OpenAI 的 网页搜索工具文档 描述了支持的 API 工作流程的工具调用输出和源注释。它的指令区分了搜索操作与打开页面及在页面内查找文本。这些细节在应用程序需要审核证据如何得出答案时是很有用的。
| 要求 | 有用的方法 | 您仍需验证的内容 |
|---|---|---|
| 找到与问题相关的来源 | 具备搜索功能的工具 | 查询相关性和源可靠性 |
| 阅读一个已知的批准 URL | 页面检索或抓取 API | 实际抓取的内容和新鲜度 |
| 收集一个有限的文档网站 | 受控爬虫 | 覆盖程度、排除和重复 |
| 总结提供的记录 | 具有显式上下文的模型 | 证据支持和缺失字段 |
| 执行精确的浏览器交互 | 授权的浏览器自动化 | 会话状态、操作和访问权 |
不要将来源引用等同于整个网站被抓取的证明。引用识别用于答案的证据；它并未建立完整网站覆盖或可再生数据快照。
在构建工作流程之前，您需要什么？
在构建一个 GPT 抓取器之前，您需要一个授权的源范围、一个检索配置、一个模型访问方法和一个输出合同。决定您是在准备一个一次性的研究答案还是一个循环运行的应用程序。后者需要耐用的存储、时间戳和接受规则。
对于 Nstdata 示例，安装官方的 Python 包，并通过您的本地环境提供 NSTDATA_API_TOKEN 和 APPROVED_PAGE_URL。对于任何单独的 OpenAI API 集成，获取其自己的账户凭据，并按照您选择的 API 和工具的当前文档进行操作。ChatGPT 订阅不应被假定为提供 API 账单或凭据。