Cómo construir un analizador de contenido de blog a gran escala con Gemini AI
Desarrolla un poderoso sistema para extraer, almacenar y analizar contenido de 100,000 URLs de blogs usando Python, MySQL y Gemini AI de Google. Este proyecto permite un análisis de contenido en profundidad, verificación de hechos e identificación de información contradictoria en una gran variedad de publicaciones de blogs.
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Resumen Simple
Este proyecto tiene como objetivo analizar el contenido de 100,000 URLs de blogs utilizando Gemini AI, centrándose en extraer texto plano de HTML y almacenarlo en MySQL para un análisis de contenido y verificación de hechos integral.
Documento de Requisitos del Producto (PRD)
Objetivos:
- Extraer el contenido principal del cuerpo de 100,000 URLs de blogs
- Almacenar el texto plano en una base de datos MySQL
- Analizar el contenido usando Gemini AI para verificación de hechos y detección de contradicciones
- Proporcionar información sobre el contenido a través de múltiples sitios web
Público objetivo:
- Investigadores de contenido
- Analistas de datos
- Verificadores de hechos
- Especialistas en marketing digital
Características clave:
- Conversión de HTML a texto plano
- Almacenamiento eficiente en MySQL para contenido a gran escala
- Integración con Gemini AI para análisis de contenido avanzado
- Sistema de consulta para la recuperación y el análisis selectivo de contenido
- Arquitectura escalable para manejar 100,000 URLs
Requisitos del usuario:
- Capacidad de importar y procesar grandes conjuntos de URLs de blogs
- Interfaz sencilla para consultar el contenido almacenado
- Parámetros de análisis personalizables para Gemini AI
- Sistema de informes para los resultados del análisis
Flujos de Usuario
-
Importación y procesamiento de URL: El usuario carga una lista de URLs -> El sistema extrae el contenido principal del cuerpo -> El contenido se almacena en MySQL
-
Análisis de contenido: El usuario selecciona los criterios de análisis -> El sistema recupera el contenido relevante de MySQL -> Gemini AI analiza el contenido -> Los resultados se presentan al usuario
-
Consulta personalizada: El usuario ingresa una pregunta o tema específico -> El sistema recupera el contenido relevante -> Gemini AI procesa la consulta -> El usuario recibe información específica
Especificaciones Técnicas
- Lenguaje: Python 3.9+
- Base de datos: MySQL 8.0
- Web Scraping: BeautifulSoup4 (para el análisis de HTML)
- Integración de IA: API de Google Gemini
- Marco web: Flask (para una posible interfaz web)
- ORM: SQLAlchemy
- Procesamiento asíncrono: Celery con Redis (para manejar procesos a gran escala)
- Pruebas: pytest
- Registro: módulo de registro incorporado de Python
Puntos de API
- POST /api/import-urls
- Importar una lista de URLs para su procesamiento
- GET /api/content/{id}
- Recuperar un contenido específico por ID
- POST /api/analyze
- Activar el análisis de contenido con parámetros específicos
- GET /api/results/{analysis_id}
- Recuperar los resultados del análisis
Esquema de Base de Datos
Tabla: blog_content
- id (INT, PRIMARY KEY)
- url (VARCHAR(255))
- content (TEXT)
- extracted_at (DATETIME)
- last_analyzed (DATETIME)
Tabla: analysis_results
- id (INT, PRIMARY KEY)
- content_id (INT, FOREIGN KEY)
- analysis_type (VARCHAR(50))
- result (TEXT)
- analyzed_at (DATETIME)
Estructura de Archivos
blog_analyzer/
├── app/
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ ├── config.py
│ ├── models/
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── content.py
│ ├── services/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── content_extractor.py
│ │ ├── database.py
│ │ └── gemini_analyzer.py
│ ├── api/
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── routes.py
│ └── utils/
│ ├── __init__.py
│ └── helpers.py
├── tests/
│ ├── __init__.py
│ ├── test_content_extractor.py
│ └── test_gemini_analyzer.py
├── scripts/
│ └── db_init.py
├── requirements.txt
├── README.md
└── .env
Plan de Implementación
- Configurar la estructura del proyecto e instalar las dependencias
- Implementar el servicio de extracción de contenido utilizando BeautifulSoup4
- Configurar la base de datos MySQL e implementar el servicio de base de datos
- Desarrollar el servicio de integración de Gemini AI
- Crear puntos finales de API para la importación, recuperación y análisis de contenido
- Implementar el procesamiento asíncrono con Celery para manejar operaciones a gran escala
- Desarrollar el sistema de consulta para la recuperación selectiva de contenido
- Crear una interfaz web básica para una interacción fácil (opcional)
- Implementar el registro y el manejo de errores
- Escribir pruebas unitarias e de integración
- Realizar pruebas del sistema y optimización
Estrategia de Despliegue
- Configurar un entorno de nube escalable (p. ej., AWS, GCP)
- Usar la containerización (Docker) para una implementación coherente
- Implementar una canalización de CI/CD (p. ej., GitLab CI, GitHub Actions)
- Implementar la base de datos MySQL en una instancia separada y optimizada
- Usar un equilibrador de carga para distribuir las solicitudes entrantes
- Configurar el monitoreo y las alertas (p. ej., Prometheus, Grafana)
- Implementar copias de seguridad periódicas de la base de datos
- Usar variables de entorno para la configuración confidencial
- Realizar implementaciones por etapas (desarrollo, pruebas, producción)
- Implementar el escalado automático para manejar cargas variables
Justificación del Diseño
El sistema está diseñado para manejar el procesamiento de contenido a gran escala de manera eficiente. Se elige Python por su rico ecosistema en el procesamiento de datos y la integración de IA. MySQL proporciona una solución robusta y escalable para almacenar grandes cantidades de datos de texto. La estructura modular permite un mantenimiento fácil y expansiones futuras. El procesamiento asíncrono con Celery garantiza que el sistema pueda manejar el gran volumen de URLs sin cuellos de botella. La integración con Gemini AI aprovecha el procesamiento del lenguaje natural de vanguardia para un análisis de contenido sofisticado, mientras que el diseño basado en API permite una integración flexible con otros sistemas o interfaces en el futuro.