Learn2Vibe
This page was machine-translated from English. Report issues.

Como construir uma Analisador de Conteúdo de Blog em Larga Escala com Gemini AI

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

Create your own plan

Learn2Vibe AI

Online

AI

What do you want to build?

Login or Sign Up Required

You need to be logged in to save this plan to your profile.

LoginSign Up

Resumo Simples

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

Documento de Requisitos do Produto (PRD)

Objetivos:

  • Extrair o conteúdo principal do corpo de 100.000 URLs de blogs
  • Armazenar o texto simples em um banco de dados MySQL
  • Analisar o conteúdo usando o 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

Recursos-chave:

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

Requisitos do usuário:

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

Fluxos de Usuário

  1. Importação e Processamento de URLs: Usuário carrega 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 -> O 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 -> O Gemini AI processa a consulta -> O usuário recebe insights direcionados

Especificações Técnicas

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

Endpoints da 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
    • Acionar a análise de conteúdo com parâmetros específicos
  4. GET /api/results/{analysis_id}
    • Recuperar os resultados da análise

Esquema do Banco de Dados

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)

Estrutura de Arquivos

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

Plano de Implementação

  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 o 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 e tratamento de erros
  10. Escrever testes unitários e de integração
  11. Realizar testes do sistema e otimização

Estratégia de Implantação

  1. Configurar um ambiente de nuvem escalável (por exemplo, AWS, GCP)
  2. Usar containerização (Docker) para implantação consistente
  3. Implementar um pipeline de CI/CD (por exemplo, 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 de entrada
  6. Configurar monitoramento e alertas (por exemplo, Prometheus, Grafana)
  7. Implementar backups regulares do banco de dados
  8. Usar variáveis de ambiente para configurações confidenciais
  9. Realizar implantações em estágios (desenvolvimento, staging, produção)
  10. Implementar dimensionamento automático para lidar com cargas variáveis

Justificativa do 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 o Gemini AI aproveita o processamento de linguagem natural de ponta para uma análise de conteúdo sofisticada, enquanto o design baseado em API permite uma integração flexível com outros sistemas ou interfaces no futuro.