AgentQL

AgentQL: Le connecteur web prêt pour l'IA

AgentQL de TinyFish est une suite d'outils conçue pour connecter les grands modèles de langage (LLM) et les agents d'IA à l'ensemble du web. Il offre un langage de requête et un analyseur pour interagir avec les éléments web et extraire des données rapidement, précisément et à grande échelle. Cet outil innovant vise à éliminer la fragilité des sélecteurs XPath et DOM/CSS traditionnels en tirant parti de l'IA pour analyser la structure de la page et localiser les données souhaitées.

Qu'est-ce qu'AgentQL ?

AgentQL est une plateforme qui permet aux développeurs de créer des agents d'IA avec des requêtes en langage naturel, connectant les données web et permettant une automatisation précise. Il fournit des outils pour interagir avec les éléments de la page web, extraire des données et définir la forme de vos données avec des requêtes. Que vous créiez des solutions de commerce électronique, des tableaux d'offres d'emploi ou des intégrations de médias sociaux, AgentQL simplifie le processus d'accès et de structuration des données web.

Comment fonctionne AgentQL ?

AgentQL utilise une combinaison d'un SDK polyvalent, d'un débogueur basé sur navigateur et d'une approche robuste basée sur l'IA pour l'extraction de données web. Voici une ventilation :

• SDK polyvalent : AgentQL fournit des SDK Python et JavaScript, permettant aux développeurs d'interagir avec les éléments de la page web via Playwright et des navigateurs sans tête.
• Débogueur basé sur navigateur : Une extension de navigateur permet l'optimisation des requêtes en temps réel sur n'importe quelle page web, garantissant une extraction précise des données.
• Extraction de données alimentée par l'IA : Contrairement aux sélecteurs XPath et DOM/CSS fragiles, AgentQL analyse la structure de la page à l'aide de l'IA pour trouver les données que vous recherchez. Cette approche d'auto-réparation garantit des résultats cohérents malgré le contenu dynamique et les modifications de la page.
• API REST sans navigateur : Récupérez des données publiques à partir de n'importe quelle URL sans avoir besoin d'un navigateur.
• Analyse PDF : Extrayez des informations difficiles comme les tableaux des PDF.

Principales caractéristiques et avantages

• SDK polyvalent: Interagissez avec les éléments de la page web via Playwright et nos SDK Python et JavaScript et les navigateurs sans tête.
• Débogueur basé sur navigateur: Utilisez l'extension de débogage du navigateur pour optimiser les requêtes en temps réel sur n'importe quelle page web.
• Robustesse: Une alternative robuste aux sélecteurs XPath et DOM/CSS fragiles : AgentQL utilise l'IA pour analyser la structure de la page afin de trouver les données que vous recherchez.
• Fonctionne sur n'importe quelle page: Publique ou privée, n'importe quel site, n'importe quelle URL, même derrière une authentification.
• Données structurées: Définissez la forme de vos données avec votre requête.
• Auto-réparation: Obtenez des résultats cohérents malgré le contenu dynamique et les modifications de la page.
• Code réutilisable: La même requête fonctionne sur plusieurs pages similaires.

Comment utiliser AgentQL ?

1. Inscrivez-vous: Commencez par vous inscrire pour un essai gratuit sur le site web d'AgentQL.
2. Explorez le Playground: Utilisez le playground pour expérimenter avec les requêtes AgentQL et voir comment elles extraient les données de différentes pages web.
3. Intégrez-le à votre flux de travail: Utilisez les SDK Python ou JavaScript pour intégrer AgentQL dans vos flux de travail de données et pipelines d'automatisation existants.
4. Utilisez l'extension de navigateur: Optimisez vos requêtes en temps réel à l'aide de l'extension de débogage du navigateur.

À qui s'adresse AgentQL ?

AgentQL est idéal pour :

• Développeurs : Création d'agents web et de flux de travail de données.
• Ingénieurs de données : Besoin d'extraire et de structurer des données provenant de diverses sources web.
• Ingénieurs en IA : Intégration des données web dans les modèles et applications d'IA.
• Entreprises : Automatisation des processus d'extraction de données pour le commerce électronique, les tableaux d'offres d'emploi, les médias sociaux, etc.

Pourquoi choisir AgentQL ?

• Gain de temps: Élimine le besoin d'écrire des scripts d'analyse fragiles et de traiter des rames de HTML.
• Précision: L'extraction de données pilotée par l'IA garantit des résultats cohérents, même avec un contenu dynamique.
• Flexibilité: Fonctionne sur n'importe quelle page, publique ou privée, même derrière une authentification.
• Évolutivité: Conçu pour extraire des données rapidement, précisément et à grande échelle.

Cas d'utilisation

• Extraction de données de commerce électronique: Extrayez les informations sur les produits, les prix et les images des sites web de commerce électronique.
• Agrégation des tableaux d'offres d'emploi: Agrégez les offres d'emploi provenant de plusieurs tableaux d'offres d'emploi, y compris les détails tels que le titre du poste, l'entreprise et le lieu.
• Surveillance des médias sociaux: Extrayez des données des plateformes de médias sociaux pour l'analyse des sentiments, le suivi des tendances, etc.

Tarification

AgentQL propose plusieurs plans tarifaires :

• Starter: Gratuit, avec 300 appels API, 10 appels API par minute et 1 heure de temps de navigateur à distance.
• Professionnel: 99 $ / mois, comprenant 10 000 appels API, 50 appels API par minute et 500 heures de temps de navigateur à distance.
• Entreprise: Tarification personnalisée pour les solutions entièrement gérées.

Quels problèmes AgentQL résout-il ?

AgentQL résout les problèmes suivants :

• Scripts d'analyse fragiles: Les méthodes traditionnelles de web scraping reposent sur des scripts d'analyse fragiles qui se brisent lorsque la structure du site web change.
• Extraction de données chronophage: L'extraction de données à partir de sites web peut être un processus chronophage et fastidieux.
• Difficulté d'extraction de données à partir de sites web dynamiques: Les sites web dynamiques qui utilisent JavaScript pour charger du contenu peuvent être difficiles à scraper.
• Hallucinations et problèmes de fenêtre de contexte: Lorsque vous utilisez des LLM pour traiter du contenu HTML brut, des problèmes de fenêtre de contexte et des hallucinations peuvent se produire.

Témoignages de clients

• Vladimir de Turckheim, Fondateur, Heal.dev: « Avec AgentQL, l'envoi de la requête et l'obtention des résultats changent la donne pour la base de texte. »
• Fahd Mirza, AI YouTuber, Lead AI Engineer: « AgentQL gère l'automatisation web sans douleur, ce qui est assez inhabituel. C'est génial, très facile à utiliser et avec des réponses très bien écrites. »
• Reda Marzouk, AI/RPA Senior Developer: « J'adore le fait que nous puissions décrire les éléments avec lesquels nous pouvons travailler, ou que nous puissions simplement donner une invite et AgentQL ira sur les sites web et définira les éléments avec lesquels il devra traiter. »
• Mahmoud Masmoudi, Ingénieur de données: « AgentQL a changé la donne dans mon processus d'extraction de données ! La possibilité de créer des configurations réutilisables sur des mises en page de sites web similaires m'a fait gagner beaucoup de temps et d'efforts »

Conclusion

AgentQL de TinyFish est un outil puissant pour connecter les LLM et les agents d'IA au web. En offrant un langage de requête robuste, un SDK polyvalent et une approche d'extraction de données pilotée par l'IA, AgentQL simplifie le processus d'accès et de structuration des données web. Que vous soyez développeur, ingénieur de données ou ingénieur en IA, AgentQL peut vous aider à gagner du temps, à améliorer la précision et à faire évoluer vos flux de travail de données. Avec son essai gratuit et ses plans tarifaires flexibles, AgentQL est accessible aux développeurs de toutes tailles. Sa robustesse alimentée par l'IA en fait un choix supérieur par rapport aux scripts d'analyse traditionnels et fragiles.

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