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Como construir um analisador de conteúdo de blog em larga escala com a Gemini AI

Desenvolva um sistema poderoso para extrair, armazenar e analisar o conteúdo de 100.000 URLs de blog usando Python, MySQL e a Gemini AI da Google. Este projeto permite análise de conteúdo aprofundada, verificação de fatos e identificação de informações contraditórias em uma ampla gama de postagens de blog.

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Riassunto Semplice

Este projeto visa analisar o conteúdo de 100.000 URLs de blog usando a Gemini AI, com foco na extração de texto simples do HTML e no armazenamento em MySQL para análise de conteúdo abrangente e verificação de fatos.

Documento dei Requisiti del Prodotto (PRD)

Objetivos:

  • Extrair o conteúdo principal do corpo de 100.000 URLs de blog
  • Armazenar o texto simples do conteúdo em um banco de dados MySQL
  • Analisar o conteúdo usando a Gemini AI para verificação de fatos e detecção de contradições
  • Fornecer insights sobre o conteúdo em vários sites

Público-alvo:

  • Pesquisadores de conteúdo
  • Analistas de dados
  • Verificadores de fatos
  • Profissionais de marketing digital

Características-chave:

  1. Conversão de HTML para texto simples
  2. Armazenamento eficiente no MySQL para conteúdo em larga escala
  3. Integração com a Gemini AI para análise de conteúdo avançada
  4. Sistema de consulta para recuperação e análise seletiva de conteúdo
  5. Arquitetura escalável para lidar com 100.000 URLs

Requisitos do usuário:

  • Capacidade de importar e processar grandes conjuntos de URLs de blog
  • Interface simples para consultar o conteúdo armazenado
  • Parâmetros de análise personalizáveis para a Gemini AI
  • Sistema de relatórios para os resultados da análise

Flussi Utente

  1. Importação e Processamento de URLs: Usuário envia lista de URLs -> O sistema extrai o conteúdo principal do corpo -> O conteúdo é armazenado no MySQL

  2. Análise de Conteúdo: Usuário seleciona os critérios de análise -> O sistema recupera o conteúdo relevante do MySQL -> A Gemini AI analisa o conteúdo -> Os resultados são apresentados ao usuário

  3. Consulta Personalizada: Usuário insere uma pergunta ou tópico específico -> O sistema recupera o conteúdo relevante -> A Gemini AI processa a consulta -> O usuário recebe insights direcionados

Specifiche Tecniche

  • Linguagem: Python 3.9+
  • Banco de Dados: MySQL 8.0
  • Web Scraping: BeautifulSoup4 (para análise de HTML)
  • Integração de IA: Google Gemini API
  • Framework Web: Flask (para possível interface web)
  • ORM: SQLAlchemy
  • Processamento Assíncrono: Celery com Redis (para lidar com processamento em larga escala)
  • Testes: pytest
  • Registro: módulo de registro interno do Python

Endpoint API

  1. POST /api/import-urls
    • Importar lista de URLs para processamento
  2. GET /api/content/{id}
    • Recuperar conteúdo específico por ID
  3. POST /api/analyze
    • Disparar a análise de conteúdo com parâmetros específicos
  4. GET /api/results/{analysis_id}
    • Recuperar os resultados da análise

Schema del Database

Tabela: blog_content

  • id (INT, PRIMARY KEY)
  • url (VARCHAR(255))
  • content (TEXT)
  • extracted_at (DATETIME)
  • last_analyzed (DATETIME)

Tabela: analysis_results

  • id (INT, PRIMARY KEY)
  • content_id (INT, FOREIGN KEY)
  • analysis_type (VARCHAR(50))
  • result (TEXT)
  • analyzed_at (DATETIME)

Struttura dei File

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

Piano di Implementazione

  1. Configurar a estrutura do projeto e instalar as dependências
  2. Implementar o serviço de extração de conteúdo usando BeautifulSoup4
  3. Configurar o banco de dados MySQL e implementar o serviço de banco de dados
  4. Desenvolver o serviço de integração com a Gemini AI
  5. Criar endpoints de API para importação, recuperação e análise de conteúdo
  6. Implementar processamento assíncrono com Celery para lidar com operações em larga escala
  7. Desenvolver o sistema de consulta para recuperação seletiva de conteúdo
  8. Criar uma interface web básica para facilitar a interação (opcional)
  9. Implementar registro em log e tratamento de erros
  10. Escrever testes de unidade e integração
  11. Realizar testes e otimização do sistema

Strategia di Distribuzione

  1. Configurar um ambiente de nuvem escalável (ex.: AWS, GCP)
  2. Usar containerização (Docker) para implantação consistente
  3. Implementar um pipeline de CI/CD (ex.: GitLab CI, GitHub Actions)
  4. Implantar o banco de dados MySQL em uma instância separada e otimizada
  5. Usar um balanceador de carga para distribuir as solicitações recebidas
  6. Configurar monitoramento e alertas (ex.: Prometheus, Grafana)
  7. Implementar backups regulares do banco de dados
  8. Usar variáveis de ambiente para configurações confidenciais
  9. Realizar implantações em estágios (dev, staging, produção)
  10. Implementar dimensionamento automático para lidar com cargas variáveis

Motivazione del Design

O sistema é projetado para lidar com o processamento de conteúdo em larga escala de forma eficiente. O Python foi escolhido por seu rico ecossistema em processamento de dados e integração de IA. O MySQL fornece uma solução robusta e escalável para armazenar grandes quantidades de dados de texto. A estrutura modular permite fácil manutenção e expansões futuras. O processamento assíncrono com Celery garante que o sistema possa lidar com o grande volume de URLs sem gargalos. A integração com a Gemini AI aproveita o avançado processamento de linguagem natural para análise de conteúdo sofisticada, enquanto o design baseado em API permite uma integração flexível com outros sistemas ou interfaces no futuro.