网页抓取是增强型生成式检索 (rag) 应用程序获取内容的一种有效途径，但解析网页内容却可能充满挑战。mozilla 的开源库 readability.js 提供了一种便捷的解决方案，用于提取网页的核心信息。本文将探讨如何将其集成到 rag 应用程序的数据获取流程中。
从网页中检索非结构化数据
网页是 RAG 应用程序宝贵的非结构化数据来源。然而，网页通常包含大量无关信息，例如页眉、侧边栏和页脚等。这些内容虽然对用户浏览网站有帮助，但却偏离了页面的主要主题。
为了优化 RAG 数据质量，我们需要滤除这些无关内容。针对特定网站，可以使用 Cheerio 等工具，根据网站结构自行解析 HTML。但如果需要跨不同布局和设计的网站抓取数据，则需要一种更通用的方法，只提取核心内容，忽略其余部分。
重新定义阅读器视图的功能
大多数浏览器都内置了阅读器视图，该视图会移除除文章标题和正文以外的所有内容。下图展示了 DataStax 网站一篇博文在浏览器模式和阅读器模式下的差异：
立即学习“前端免费学习笔记（深入）”；
Mozilla 将 Firefox 阅读器模式的核心库以独立开源模块 readability.js 的形式提供。因此，我们可以在数据管道中使用 readability.js 来清除无关内容，从而获得更高质量的抓取结果。
使用 Node.js 和 readability.js 抓取数据
以下示例演示了如何从一篇关于在 Node.js 中创建矢量嵌入的博文中提取文章内容：
首先，使用以下 JavaScript 代码检索页面的 HTML：
const html = await fetch( "https://www.datastax.com/blog/how-to-create-vector-embeddings-in-node-js").then((res) => res.text());console.log(html);
这包含了所有 HTML 标签，以及导航、页脚、分享链接、号召性用语等等。
为了改进这一点，您可以安装 Cheerio 模块，并只选择关键部分：
npm install cheerio
import * as cheerio from "cheerio";const html = await fetch( "https://www.datastax.com/blog/how-to-create-vector-embeddings-in-node-js").then((res) => res.text());const $ = cheerio.load(html);console.log($("h1").text(), "n");console.log($("section#blog-content > div:first-child").text());
这段代码可以获取文章标题和正文。但是，这需要您了解 HTML 结构，而这并非总是可行的。
更好的方法是安装 readability.js 和 jsdom：
npm install @mozilla/readability jsdom
readability.js 通常在浏览器环境中运行，并使用实时文档而非 HTML 字符串，因此我们需要 jsdom 在 Node.js 中模拟浏览器环境。现在，我们可以将已加载到文档中的 HTML 传递给 readability.js 进行解析：
import { readability } from "@mozilla/readability";import { jsdom } from "jsdom";const url = "https://www.datastax.com/blog/how-to-create-vector-embeddings-in-node-js";const html = await fetch(url).then((res) => res.text());const doc = new jsdom(html, { url });const reader = new readability(doc.window.document);const article = reader.parse();console.log(article);
解析后的结果包含标题、作者、摘要、发布时间以及正文内容 (content 和textContent)。textContent 属性是纯文本内容，可以用于分块、创建矢量嵌入并存储到数据库中。content 属性包含原始 HTML，包括链接和图像，方便进一步处理。
为了确保页面适合使用 readability.js 处理，可以使用 isProbablyReadable 函数进行预先检查：
const doc = new jsdom(html, { url });const reader = new readability(doc.window.document);if (isProbablyReadable(doc.window.document)) { const article = reader.parse(); console.log(article);} else { // 执行其他操作}
如果页面未通过检查，则需要采取其他策略处理该页面，或者将其排除。
将 readability 与 Langchain.js 结合使用
如果您的应用程序使用 Langchain.js，则可以结合使用 readability.js 和 Langchain.js 的 MozillaReadabilityTransformer 来处理网页内容。这可以与 Langchain 的其他组件（例如文本分块器和向量数据库）无缝集成。
使用 readability.js 获取更准确的网络抓取数据
readability.js 是一个可靠的库，可以有效地清理网页内容，使其更适合 RAG 应用。您可以直接使用该库，或者结合 Langchain.js 使用 MozillaReadabilityTransformer 来实现。 网页数据获取只是数据处理流程的第一步，后续还需要文本分块、向量嵌入生成以及数据存储等步骤。
您是否使用其他技术来清理 RAG 应用程序的网页内容？欢迎分享您的经验！
以上就是使用 Readabilityjs 清理 HTML 内容以进行检索增强生成的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/1500934.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
