网站抓取会从网站的 HTML 结构中提取内容，为聊天机器人创建训练数据。以下是该过程的概述：
1.数据提取：爬虫程序会浏览您网站的 HTML 内容以收集特定的文本数据。例如，如果使用 Python，机器人会识别并提取指定标签或部分（例如<p>，<h1>标签）内的信息。
2.分块文本：提取的数据被分割或“分块”成更小的、易于管理的部分，这确保聊天机器人在交互过程中能够更有效地处理和引用文本。
网站抓取流程（来源）
3.嵌入创建：这些文本块随后被转换为“嵌入”，即密集的数字表示。嵌入可以捕获文本的含义和上下文，从而使聊天机器人能够准确地解释用 rcs 数据亚洲 户查询。嵌入在 NLP 中至关重要，支持搜索、分类和上下文相关性等任务。
4. LLM 驱动的响应：嵌入后，大型语言模型 (LLM) （例如 ChatGPT）可以访问数据，以根据您网站的内容生成响应。当用户提出问题时，聊天机器人会参考这些嵌入来提供准确、与上下文相关的答案。
网站抓取的法律和道德考量
在实施抓取之前，必须了解其法律和道德限制：
- 服务条款：许多网站禁止抓取内容，未经许可抓取内容可能违反其条款。
- 数据所有权：抓取的数据可能是专有的；未经 随时随地促进渠道增长 网站抓取如何在训练聊天机器许可将其用于商业目的可能会导致法律问题。
- 隐私问题：确保抓取的数据不包含个人或敏感用户数据，符合隐私法规（例如GDPR）。
如何使用 Kommunicate 的网站抓取工具设置聊天机器人：分步指南
在此处观看视频教程：
到目前为止，您已经对网站抓取、技术的发展以及由 LLM 提供支持的网站抓取工具的底层原理有了一些了解。
为了帮助您构建经过站点训练的聊天机器人，这里介绍了如何使用 Kommunicate 的Kompose 机器人构建器。
步骤 1：访问机器人生成器
- 登录您的Kommunicate 仪表板（如果您是新用户，请注册）。
- 导航到Bot Integrations并选择 俄罗斯号码列表 使用空白模板从 Kompose 创建机器人。
步骤 2：配置机器人配置文件
- 在“机器人配置文件”部分为您的机器人分配名称和语言。