AgentQL

AgentQL: Der KI-fähige Web Connector

AgentQL von TinyFish ist eine Tool-Suite, die entwickelt wurde, um Large Language Models (LLMs) und KI-Agenten mit dem gesamten Web zu verbinden. Es bietet eine Abfragesprache und einen Parser für die Interaktion mit Web-Elementen und die schnelle, präzise und skalierbare Extraktion von Daten. Dieses innovative Tool zielt darauf ab, die Anfälligkeit traditioneller XPath- und DOM/CSS-Selektoren zu beseitigen, indem es KI nutzt, um die Struktur der Seite zu analysieren und die gewünschten Daten zu finden.

Was ist AgentQL?

AgentQL ist eine Plattform, die es Entwicklern ermöglicht, KI-Agenten mit Abfragen in natürlicher Sprache zu erstellen, Webdaten zu verbinden und eine präzise Automatisierung zu ermöglichen. Es bietet Tools zur Interaktion mit Webseitenelementen, zur Extraktion von Daten und zur Definition der Form Ihrer Daten mit Abfragen. Egal, ob Sie E-Commerce-Lösungen, Jobbörsen oder Social-Media-Integrationen erstellen, AgentQL vereinfacht den Zugriff auf Webdaten und deren Strukturierung.

Wie funktioniert AgentQL?

AgentQL verwendet eine Kombination aus einem vielseitigen SDK, einem browserbasierten Debugger und einem robusten KI-gesteuerten Ansatz zur Webdatenextraktion. Hier ist eine Aufschlüsselung:

• Vielseitiges SDK: AgentQL bietet Python- und JavaScript-SDKs, mit denen Entwickler über Playwright und Headless-Browser mit Webseitenelementen interagieren können.
• Browserbasierter Debugger: Eine Browsererweiterung ermöglicht die Echtzeit-Abfrageoptimierung auf jeder Webseite und gewährleistet so eine präzise Datenextraktion.
• KI-gestützte Datenextraktion: Im Gegensatz zu anfälligen XPath- und DOM/CSS-Selektoren analysiert AgentQL die Struktur der Seite mithilfe von KI, um die Daten zu finden, die Sie suchen. Dieser Self-Healing-Ansatz gewährleistet konsistente Ergebnisse trotz dynamischer Inhalte und Seitenänderungen.
• Browserlose REST API: Rufen Sie öffentlich zugängliche Daten von jeder URL ab, ohne einen Browser zu benötigen.
• PDF-Parsing: Extrahieren Sie schwierige Informationen wie Tabellen aus PDFs.

Hauptmerkmale und Vorteile

• Vielseitiges SDK: Interagieren Sie mit Webseitenelementen über Playwright und unsere Python- und JavaScript-SDKs sowie Headless-Browser.
• Browserbasierter Debugger: Verwenden Sie die Debugging-Browsererweiterung, um Abfragen in Echtzeit auf jeder Webseite zu optimieren.
• Robustheit: Eine robuste Alternative zu anfälligen XPath- und DOM/CSS-Selektoren: AgentQL verwendet KI, um die Struktur der Seite zu analysieren und die Daten zu finden, die Sie suchen.
• Funktioniert auf jeder Seite: Öffentlich oder privat, jede Seite, jede URL, auch hinter einer Authentifizierung.
• Strukturierte Daten: Definieren Sie die Form Ihrer Daten mit Ihrer Abfrage.
• Self-Healing: Erzielen Sie konsistente Ergebnisse trotz dynamischer Inhalte und Seitenänderungen.
• Wiederverwendbarer Code: Dieselbe Abfrage funktioniert auf mehreren ähnlichen Seiten.

Wie verwendet man AgentQL?

1. Anmelden: Beginnen Sie mit der Anmeldung für eine kostenlose Testversion auf der AgentQL-Website.
2. Playground erkunden: Verwenden Sie den Playground, um mit AgentQL-Abfragen zu experimentieren und zu sehen, wie sie Daten von verschiedenen Webseiten extrahieren.
3. In Ihren Workflow integrieren: Verwenden Sie die Python- oder JavaScript-SDKs, um AgentQL in Ihre bestehenden Datenworkflows und Automatisierungspipelines zu integrieren.
4. Browsererweiterung verwenden: Optimieren Sie Ihre Abfragen in Echtzeit mithilfe der Debugging-Browsererweiterung.

Für wen ist AgentQL geeignet?

AgentQL ist ideal für:

• Entwickler: Erstellen von Web-Agenten und Datenworkflows.
• Dateningenieure: Müssen Daten aus verschiedenen Webquellen extrahieren und strukturieren.
• KI-Ingenieure: Integrieren von Webdaten in KI-Modelle und -Anwendungen.
• Unternehmen: Automatisieren von Datenextraktionsprozessen für E-Commerce, Jobbörsen, soziale Medien und mehr.

Warum AgentQL wählen?

• Zeitersparnis: Beseitigt die Notwendigkeit, anfällige Parsing-Skripte zu schreiben und Unmengen von HTML zu verarbeiten.
• Genauigkeit: KI-gestützte Datenextraktion gewährleistet konsistente Ergebnisse auch bei dynamischen Inhalten.
• Flexibilität: Funktioniert auf jeder Seite, öffentlich oder privat, auch hinter einer Authentifizierung.
• Skalierbarkeit: Entwickelt für die schnelle, präzise und skalierbare Extraktion von Daten.

Anwendungsfälle

• E-Commerce-Datenextraktion: Extrahieren Sie Produktinformationen, Preise und Bilder von E-Commerce-Websites.
• Jobbörsenaggregation: Aggregieren Sie Stellenangebote von mehreren Jobbörsen, einschließlich Details wie Jobtitel, Unternehmen und Standort.
• Social-Media-Überwachung: Extrahieren Sie Daten von Social-Media-Plattformen für Stimmungsanalysen, Trendverfolgung und mehr.

Preisgestaltung

AgentQL bietet verschiedene Preispläne an:

• Starter: Kostenlos, mit 300 API-Aufrufen, 10 API-Aufrufen pro Minute und 1 Stunde Remote-Browserzeit.
• Professional: 99 $/Monat, einschließlich 10.000 API-Aufrufen, 50 API-Aufrufen pro Minute und 500 Stunden Remote-Browserzeit.
• Enterprise: Kundenspezifische Preise für vollständig verwaltete Lösungen.

Welche Probleme löst AgentQL?

AgentQL löst die folgenden Probleme:

• Anfällige Parsing-Skripte: Traditionelle Web-Scraping-Methoden basieren auf anfälligen Parsing-Skripten, die kaputt gehen, wenn sich die Website-Struktur ändert.
• Zeitaufwändige Datenextraktion: Das Extrahieren von Daten von Websites kann ein zeitaufwändiger und mühsamer Prozess sein.
• Schwierigkeiten beim Extrahieren von Daten von dynamischen Websites: Dynamische Websites, die JavaScript zum Laden von Inhalten verwenden, können schwer zu scrapen sein.
• Halluzinationen und Probleme mit dem Kontextfenster: Bei der Verwendung von LLMs zur Verarbeitung von rohem HTML-Inhalt können Probleme mit dem Kontextfenster und Halluzinationen auftreten.

Kundenstimmen

• Vladimir de Turckheim, Gründer, Heal.dev: „Mit AgentQL ist das Senden der Abfrage und das Erhalten der Ergebnisse ein Gamechanger für die Textverankerung.“
• Fahd Mirza, AI YouTuber, Lead AI Engineer: „AgentQL handhabt die Webautomatisierung schmerzlos, was ziemlich ungewöhnlich ist. Es ist großartiges Zeug – sehr einfach zu bedienen und mit sehr gut geschriebenen Antworten.“
• Reda Marzouk, AI/RPA Senior Developer: „Ich liebe die Tatsache, dass wir die Elemente beschreiben können, mit denen wir arbeiten können, oder wir können einfach einen Prompt geben und AgentQL geht zu den Websites und definiert die Elemente, mit denen es zu tun hat.“
• Mahmoud Masmoudi, Data Engineer: „AgentQL war ein Game-Changer in meinem Datenextraktionsprozess! Die Möglichkeit, wiederverwendbare Konfigurationen für ähnliche Website-Layouts zu erstellen, hat mir viel Zeit und Mühe gespart.“

Fazit

AgentQL von TinyFish ist ein leistungsstarkes Tool, um LLMs und KI-Agenten mit dem Web zu verbinden. Durch das Angebot einer robusten Abfragesprache, eines vielseitigen SDK und eines KI-gesteuerten Ansatzes zur Datenextraktion vereinfacht AgentQL den Zugriff auf Webdaten und deren Strukturierung. Egal, ob Sie Entwickler, Dateningenieur oder KI-Ingenieur sind, AgentQL kann Ihnen helfen, Zeit zu sparen, die Genauigkeit zu verbessern und Ihre Datenworkflows zu skalieren. Mit seiner kostenlosen Testversion und den flexiblen Preisplänen ist AgentQL für Entwickler aller Größen zugänglich. Seine KI-gestützte Robustheit macht es zu einer überlegenen Wahl im Vergleich zu traditionellen, anfälligen Parsing-Skripten.

Loslegen

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