跳到主要內容

RAG AI客服教學：用n8n串接企業知識庫，提升回覆精準度

RAG AI客服教學：用n8n串接企業知識庫，提升回覆精準度

在使用市面上的AI模型提問題的時候，有沒有遇過AI一本正經的回答問題，但答案可能已經過時或錯誤的情況呢？更不用說是詢問公司內部的領域知識問題了。

這是因為AI模型是使用公開的資料預先訓練好的，所以不會有公司內部的領域知識或即時的資料，那想讓AI模型擁有公司專屬的知識，就可以使用RAG技術來解決。

這篇文章就來和大家介紹RAG是什麼，並且以客服的場景為例，手把手帶大家利用n8n做一個簡單的RAG AI客服系統，讓AI Agent先查詢我們自己建立的RAG向量資料庫，並透過LINE通知客服人員確認，再自動回覆客戶，實現客服自動化，提升回答的品質。

一、RAG是什麼？

RAG(Retrieval-Augmented Generation)，中文是「檢索增強生成」，簡單來說，就是一種人工智慧的技術，讓大語言模型(LLM)在回答問題之前，先到外部的專屬知識庫或文件查詢資料，再把找到的結果組合出答案回覆給用戶。

二、為什麼需要RAG技術呢？

大語言模型(LLM)是用市面上公開的通用資料預先訓練好的，所以可能會有過時的資訊，也不會有公司內部的專屬知識庫內容。利用RAG技術，讓大語言模型(LLM)能夠參考專屬的知識庫來回答，降低AI幻覺的問題，提升答案的準確性，除此之外，也能透過持續更新資料庫，保持資料的即時性。

三、RAG AI客服系統的運作方式

那想要建置 RAG AI客服系統，讓 AI Agent參考公司內部的文檔資料來回答客戶問題，執行流程可以分為7個步驟：

  1. 偵測新郵件
  2. AI Agent分析郵件內容
  3. AI Agent查找向量資料庫
  4. 如果AI Agent找不到適合的資料，就標記為需人工處理
  5. 如果 AI Agent找得到資料，則依據查詢結果產生回覆的郵件
  6. 發送LINE訊息通知客服人員確認回信的內容
  7. 客服人員確認沒問題，系統就自動回覆郵件

其中，向量資料庫的部分，本文使用Pinecone來建置，它是一個專門為AI打造的向量資料庫，寫入資料後自動建立索引，讓AI Agent可以立即查詢使用。

四、用n8n打造RAG AI客服系統的解決方案

n8n RAG AI客服系統整體流程架構圖，展示n8n串接Pinecone向量資料庫實現客服自動化的完整解決方案

接下來，在n8n中要如何串接Pinecone向量資料庫，打造 RAG AI客服系統呢？

在收到新郵件時，觸發Gmail Trigger開始流程，篩選所需要的郵件欄位之後，將郵件內容透過HTTP傳送到 Pinecone API，讓 Pinecone Assistant AI Agent根據郵件內容來查找向量資料庫。如果有找到適合的資料，就回傳給 n8n，接著，利用AI Agent產製回覆的郵件，並且透過LINE訊息傳給客服人員進行確認。沒問題就自動回覆郵件給客戶，否則標記該郵件為需人工處理。

而如果 Pinecone Assistant AI Agent查不到資料，就標記該郵件為需人工處理，同時回覆郵件通知客戶。

五、用n8n打造RAG AI客服系統的實作步驟

1. 建立Pinecone Assistant

註冊Pinecone帳號之後，在左側欄的地方，選擇「Assistant」，並且點擊「Create an assistant」按鈕來進行建立的動作。

Pinecone後台左側選單選擇Assistant並點擊Create an assistant按鈕的操作畫面，是建立rag ai客服系統知識庫的第一步

命名Pinecone Assistant的名稱，如下範例：

Pinecone Assistant命名設定畫面範例，展示如何為n8n rag知識庫助手設定名稱

接著，在右側欄選擇資料夾的圖示來上傳文檔資料，「Chat model」欄位可以依照自己的喜好選擇AI模型，如下圖：

Pinecone Assistant右側欄上傳文檔與選擇Chat model的設定畫面，用於建立rag技術所需的向量資料庫

選擇檔案之後，如果檔案內容是純文字的話，選擇「Text-based context only」，有圖表、圖片、表格的話，就選擇「Enable multimodal context」，然後點擊「Import」按鈕，Pinecone Assistant就會自動幫我們把文檔資料切片、建立索引，寫入向量資料庫。

Pinecone Assistant匯入文檔時選擇Text-based context only或Enable multimodal context的設定畫面

到這邊，就完成Pinecone向量資料庫的建立。接下來，就回到n8n來建立自動化流程。

2. 設定 Gmail Trigger：偵測新客服郵件

當有新的郵件時觸發流程，其中，關閉「 Simplify」 設定,才有辦法取得完整的郵件內容資料。

n8n Gmail Trigger節點設定畫面，關閉Simplify選項以取得完整郵件資料，實現客服自動回覆的觸發起點

3. 設定 Edit Fields(Set)：篩選客服郵件欄位

篩選所需要的郵件欄位,這邊以「主旨」、「寄件人電子郵件」、「寄件人」、「郵件內容」為例。

n8n Edit Fields節點設定畫面，篩選主旨、寄件人電子郵件、寄件人與郵件內容等客服自動化所需欄位

4. 設定HTTP Request：查詢Pinecone向量資料庫

把郵件內容透過HTTP傳送到Pinecone Assistant API，設定如下：

n8n HTTP Request節點設定畫面，將郵件內容傳送到Pinecone Assistant API查詢rag ai知識庫的配置方式

Body JSON資料如下：

{{ JSON.stringify({
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: "你是一位專業客服。請根據知識庫回答以下客戶信件。限制：如果信件內容『不屬於客服問題』或『知識庫中完全找不到答案』，請絕對不要自行編造答案，並且『只能』單獨回覆我：HUMAN_REQUIRED，不要有任何其他文字。客戶來信如下：\n\n" + $json.text
    }
  ],
  stream: false
}) }}

5. 設定 IF：判斷 Pinecone 查詢結果是否需人工處理

判斷Pinecone Assistant API回傳的「content」欄位值是否為 「HUMAN_REQUIRED(需人工處理)」，如果是的話，執行人工處理流程，否則就執行自動化回信流程。

n8n IF節點設定畫面，判斷Pinecone Assistant回傳內容是否為HUMAN_REQUIRED來決定後續客服自動化或人工處理流程

6. 自動回覆流程：AI Agent產製郵件、人工確認後發信

如果Pinecone Assistant有查詢到適合的資料，就執行以下的自動化流程：

▍設定 AI Agent(Email Agent)：產製回覆郵件

把「客戶的來信內容」、「Pinecone Assistant回傳的查詢結果」，傳給 AI Agent 來產生回覆的郵件，設定如下：

n8n AI Agent Email Agent節點設定畫面，將客戶來信與Pinecone查詢結果傳入以產製rag ai客服回覆郵件

回傳的資料格式如下：

n8n Email Agent回傳的JSON資料格式範例，包含reply_body等欄位，供後續LINE通知與自動回覆使用

▍設定 HTTP Request：發送LINE訊息

發送 HTTP Request 請求到 LINE API，把 AI Agent(Email Agent) 產生的郵件內容，以 Flex Message 格式傳送到 LINE，設定如下：

n8n HTTP Request節點設定畫面，呼叫LINE API以Flex Message格式將AI產製的客服回覆內容傳送給客服人員確認

其中，JSON的內容範例如下：

{
  "to": "你的LINE USER ID",
  "messages": [
    {
      "type": "flex",
      "altText": "📬 新客服信件待審核",
      "contents": {
        "type": "bubble",
        "header": {
          "type": "box",
          "layout": "vertical",
          "backgroundColor": "#2C7BE5",
          "contents": [
            {
              "type": "text",
              "text": "📬 客服回信待審核",
              "weight": "bold",
              "size": "lg",
              "color": "#ffffff"
            }
          ]
        },
        "body": {
          "type": "box",
          "layout": "vertical",
          "spacing": "md",
          "contents": [
            {
              "type": "text",
              "text": "寄件人",
              "size": "xs",
              "color": "#888888"
            },
            {
              "type": "text",
              "text": "{{ JSON.stringify($('編輯欄位').item.json.from).slice(1, -1) }}",
              "weight": "bold",
              "wrap": true
            },
            {
              "type": "separator"
            },
            {
              "type": "text",
              "text": "回信預覽",
              "size": "xs",
              "color": "#888888"
            },
            {
              "type": "text",
              "text": "{{ JSON.stringify($('Email Agent').item.json.output.reply_body).slice(1, -1) }}",
              "wrap": true,
              "size": "sm"
            }
          ]
        },
        "footer": {
          "type": "box",
          "layout": "vertical",
          "spacing": "sm",
          "contents": [
            {
              "type": "button",
              "style": "primary",
              "color": "#28a745",
              "action": {
                "type": "uri",
                "label": "✅ 核准發送",
                "uri": "{{ $execution.resumeUrl }}&action=approve"
              }
            },
            {
              "type": "button",
              "style": "secondary",
              "action": {
                "type": "uri",
                "label": "❌ 取消",
                "uri": "{{ $execution.resumeUrl }}&action=reject"
              }
            }
          ]
        }
      }
    }
  ]
}

客服人員會收到像這樣的訊息：

客服人員在LINE收到的Flex Message訊息畫面，包含寄件人、回信預覽內容以及核准發送與取消按鈕，實現n8n客服自動化的人工確認環節

▍設定 Wait：等待客服人員確認

等待客服人員確認郵件內容，設定如下：

n8n Wait節點設定畫面，流程暫停等待客服人員透過LINE點擊按鈕確認後才繼續執行客服自動回覆流程

▍設定 IF：判斷是否核准發送

判斷客服人員的檢核結果，如果「action」參數值為 approve(核准發送)，就自動回覆郵件給客戶，否則就標記該郵件「需人工處理」。設定如下：

n8n IF節點設定畫面，根據action參數是否為approve來判斷客服人員是否核准，決定自動回覆或標記需人工處理

▍核准發送：設定Gmail(Reply to a message)同意回覆郵件

如果客服人員點擊「核准發送」，就透過 Gmail 回覆客戶郵件。

n8n Gmail Reply to a message節點設定畫面，客服人員核准後系統自動透過Gmail回覆客戶郵件完成客服自動化

▍取消：設定 Gmail(Add label to message)標記需人工處理

反之，客服人員點擊「取消」，就標記該郵件為「需人工處理」。

n8n Gmail Add label to message節點設定畫面，客服人員取消時將郵件標記為需人工處理以便後續跟進

7. 人工處理流程：標記郵件、回覆客戶

當Pinecone Assistant沒辦法從向量資料庫中找到資料，就執行以下的人工處理流程：

▍設定 Gmail(Add label to message)：標記需人工處理

標記該郵件為「需人工處理」，設定如下：

n8n Gmail Add label節點設定畫面，當Pinecone向量資料庫查無資料時自動標記郵件為需人工處理

▍設定 Gmail(Reply to a message)：回覆客戶郵件

寄送 Gmail 郵件通知客戶需專人處理，設定如下：

n8n Gmail Reply節點設定畫面，rag ai客服系統查無資料時自動回覆客戶郵件說明需由專人處理

四、成果總結

這篇文章藉由實作 RAG AI 客服系統，利用 n8n串接Pinecone向量資料庫，帶你入門瞭解 RAG 是什麼，把手邊的非结構化文檔資料，轉成 AI Agent 能夠查詢的資料，並且把生成的回覆郵件內容，透過 LINE 訊息發送給人員進行確認，沒問題就能夠自動回信。

如果你也想要讓 AI Agent 能夠查詢你的文檔資料，或是公司內部的領域知識庫，可以參考這篇文章導入 RAG 技術，讓 AI 模型的回答更精準。

💡 在導入流程自動化時遇到了什麼問題？還是有什麼應用想嘗試、想看的文章主題？歡迎填寫許願表單，你的回饋會直接影響下一篇教學的方向。填寫許願表單 →

🔗 如果這篇文章對你有幫助，歡迎把它分享給也在研究自動化的朋友。能幫到更多人少走一點彎路，是我寫這些內容最大的動力。









標籤:

留言

張貼留言

這個網誌中的熱門文章

[Pandas教學]資料分析必懂的Pandas DataFrame處理雙維度資料方法

Photo by Slidebean on Unsplash 現在有許多的企業或商家，都會利用取得的使用者資料來進行分析，瞭解其中的趨勢或商機，由此可見，資料分析越來越受到重視，而這時候，能夠懂得使用資料分析工具就非常的重要。 在上一篇 [Pandas教學]資料分析必懂的Pandas Series處理單維度資料方法 文章中，分享了Pandas Series資料結構用於處理單維度資料集的實用方法，而本文則要來介紹Pandas套件的另一個非常重要的資料結構，也就是 DataFrame。
4 則留言
繼續閱讀 »

[Python教學]搞懂5個Python迴圈常見用法

Photo by Scott Webb on Unsplash 在撰寫程式的過程中，都有機會要重複執行一些相同的運算，但是重複撰寫好幾次同樣的運算看起來非常的沒有效率，所以在這個情況下我們通常會使用迴圈來幫我們完成，本篇就來介紹 Python 迴圈的使用方式，包含 For-Loops 、 Nested Loops 及 while-Loops ，並且說明用來控制迴圈流程的 break 及 continue 指令。 一、 range() 方法 在開始介紹 Python 迴圈之前，先來說明一個在執行迴圈時常用的 range() 方法，主要用來幫我們產生數列，語法如下： range( 起始值 , 結束值 , 遞增 ( 減 ) 值 ) 使用說明： range(20) ：起始值預設從 0 開始，所以會產生 0 到 19 的整數序列。 range(10,20) ：起始值從 10 開始，所以會產生 10 到 19 的整數序列。 range(10,20,3) ：起始值從 10 開始，遞增值為 3 ，所以會產生 10,13,16,19的整數序列 。 二、 Python For-Loops 敘述 可以針對 Iterable( 可疊代的 ) 物件來進行讀取， Python 內建幾個常用的 Iterable 物件，像是 String( 字串 ) 、 List( 串列 ) 、 Tuples( 元組 ) 、 Dictionary( 字典 ) 等，往後會出文章詳細的介紹。 Python for-loop 的語法如下： 在語法中， in 的後方就是 for-loop 要讀取的目標物，這個目標物的為 Iterable ( 可疊代的 ) 物件，一次讀取一個元素，然後用 item( 自訂變數名稱 ) 來接收每次讀取到的元素，執行區塊中的運算。注意 for-loop 的結尾需加上冒號 ( : ) 及區塊中的運算式要有相同的縮排，範例如下： 在範例中， for-loop 的讀取目標物為一個字串，每一次讀取一個字母，並且用 letter 變數來接收，執行 print() 方法。 三、 Python Nested Loops ( 巢狀迴圈 ) 簡單來說，就是迴圈中又有一層迴圈，我們來看一個範例：   這...
6 則留言
繼續閱讀 »

[Python爬蟲教學]7個Python使用BeautifulSoup開發網頁爬蟲的實用技巧

Photo by Stanley Dai on Unsplash 在實務上開發專案時，很多時候會利用其他網站的資料來進行分析或運用，而取得的方式除了透過網站所提供的 API(Application Programming Interface) 外，也可以利用 Python 來開發爬蟲程式，將網頁的 HTML 內容下載下來，接著利用 BeautifulSoup 套件 (Package) ，擷取所需的資訊。 本文將開發一個簡單的爬蟲程式，爬取「 ETtoday 旅遊雲 」網頁，擷取桃園旅遊景點的標題資訊，如下圖： 取自ETtoday 的旅遊雲 而在開發的過程中，常會需要搜尋 HTML 的節點，本文將分享幾個常用的方法，包含： BeautifulSoup 安裝 以 HTML 標籤及屬性搜尋節點 以 CSS 屬性搜尋節點 搜尋父節點 搜尋前、後節點 取得屬性值 取得連結文字 一、 BeautifulSoup 安裝 BeautifulSoup 是一個用來解析 HTML 結構的 Python 套件 (Package) ， 將取回的網頁 HTML 結構， 透過其提供的方法 (Method) ，能夠輕鬆的搜尋及擷取網頁上所需的資料，因此廣泛的 應用在網頁爬蟲的開發上 。 Beautifulsoup 套件 (Package) 可以透過 pip 指令來進行安裝，如下範例： pip install beautifulsoup4 而要解析網頁的 HTML 程式碼前，還需要安裝 Python 的 requests 套件 (Package) ，將要爬取的網頁 HTML 程式碼取回來，安裝方式如下： pip install requests 安裝完成後，首先引用 requests 套件 (Package) ，並且 透過 get() 方法 (Method) 存取 ETtoday 旅遊雲的桃園景點網址，如下範例： import requests response = requests.get( "https://travel.ettoday.net/category/%E6%A1%83%E5%9C%92/") 將網頁的 HTML 程式碼取回來後，接著引用 BeautifulSoup...
8 則留言
繼續閱讀 »

[Python物件導向]淺談Python類別(Class)

Photo by Bram Naus on Unsplash 在學習程式語言時，或多或少都有聽過物件導向程式設計 (Object-oriented programming ，簡稱 OOP) ，它是一個具有物件 (Object) 概念的開發方式，能夠提高軟體的重用性、擴充性及維護性，在開發大型的應用程式時更是被廣為使用，所以在現今多數的程式語言都有此種開發方式， Python 當然也不例外。而要使用物件導向程式設計就必須對類別 (Class) 及物件 (Object) 等有一些基本的了解，包含了： 類別 (Class) 物件 (Object) 屬性 (Attribute) 建構式 (Constructor) 方法 (Method) 我們先來看一下今天要來建立的類別： # 汽車類別 class Cars: # 建構式 def __init__(self, color, seat): self.color = color # 顏色屬性 self.seat = seat # 座位屬性 # 方法(Method) def drive(self): print(f"My car is {self.color} and {self.seat} seats.") 接下來就針對類別 (Class) 各個部分來進行介紹。 一、類別 (Class) 簡單來說，就是物件 (Object) 的藍圖 (blueprint) 。就像要生產一部汽車時，都會有設計圖，藉此可以知道此類汽車會有哪些特性及功能，類別 (Class) 就類似設計圖，會定義未來產生物件 (Object) 時所擁有的屬性 (Attribute) 及方法 (Method) 。而定義類別的語法如下： class classname： 　　statement 首先會有 class 關鍵字，接著自定類別名稱，最後加上冒號。類別名稱的命名原則習慣上使用 Pascal 命名法，也就是每個單字字首大寫，不得使用空白或底線分隔單字，如下範例： #範例一 class Cars: #範例二 class MyCars: 二、物件 (Object) 就是透過...
28 則留言
繼續閱讀 »

[Python教學]5個必知的Python Function觀念整理

Photo by Susan Holt Simpson on Unsplash 在寫程式碼時有一個非常重要的觀念是 DRY(Don’t Repeat Yourself) ，意思是避免 同樣的程式碼重複出現在很多個地方， 除了可讀性很低外，也不易維護。所以 要適當的進行封裝，來達到程式碼的重用性 (Reusable) 。 今天要來教大家如何建構自己的   Python 函式 (Function) ，就是能夠讓你的程式碼被重複的使用 (Reusable) ，並且提高維護性 及可讀性。其中有五個必須要知道的重要觀念， 包含了： 函式 (Function) 結構 函式(Function) 參數 函式(Function) *args 、 **kwargs 運算子 函式(Function) 種類 函式(Function) 變數範圍 (Scope) 一、函式 (Function) 結構 首先Python 函式 的結構包含了 def 關鍵字、 函式 名稱、參數及實作內容，如下範例： 函式 名稱的命名習慣上會使用小寫字母，並且以底線來分隔單字。參數用來接收外部資料，而實作的內容則是這個 函式 所要執行的任務，需注意縮排。接下來就針對 函式 的各個部分進行詳細的說明。 二、 函式(Function) 參數 參數簡單來說就是接收外部所傳來的資料，進而執行相關的邏輯運算。參數個數取決於 函式 內部運算時所需的資料個數，所以在一般情況下，呼叫 函式 時一定要傳入相對的參數個數資料，否則就會出現例外錯誤，如下範例： 函式 的參數，又可分為： 關鍵字參數 (Keyword Argument) ： 呼叫函式時，在傳入參數值的前面加上函式所定義的參數名稱，如下範例。除了提高可讀性外，也可將此種參數打包成 字典 (Dictionary) 資料型態，在等一下的 xargs 、 xxargs 運算子部分會來進行說明。 預設值參數 (Default Argument) ： 在函式定義的參數中，將可以選擇性傳入的參數設定一個預設值，當來源端有傳入該資料時，使用來源端的資料，沒有傳入時，則依照設定的預設值來進行運算，如下範例： 範例中沒有傳入日期參數資料，所以 函式 使用預設值 (...
1 則留言
繼續閱讀 »

[Pandas教學]5個實用的Pandas讀取Excel檔案資料技巧

Photo by LinkedIn Sales Navigator on Unsplash 日常生活中，不免俗的都會有需要整理大量資料的需求，而最常用的文書軟體就是Excel，這時候該如何有效讀取Excel檔中的資料，進行額外的整理及操作呢? 本文將以 政府開放資料平台-歷年國內主要觀光遊憩據點遊客人數月別統計 的資料內容為例， 利用Python的Pandas套件，來和大家分享實務上最常見的Excel讀取操作，藉此來提升資料處理的效率。
張貼留言
繼續閱讀 »

[Python+LINE Bot教學]6步驟快速上手LINE Bot機器人

Photo by Yura Fresh on Unsplash 每當朋友或家人要聚餐時，是不是總要花很長的時間尋找評價不錯的餐廳?不但要確認營業時間、消費價格及地點，還要觀看許多的美食文章才有辦法決定，這時候如果有人能夠明確提供幾間符合條件且有人氣的餐廳作為選擇，想必會省事許多。 所以筆者開發了一個美食的 LINE Bot 小作品，透過對談的方式瞭解使用者所要尋找的餐廳條件後，利用 Python 網頁爬蟲取得目前正在營業的五間最高人氣餐廳資料，回覆給使用者作為參考。 為了要讓想學習的您能夠由淺入深，瞭解其中的實作過程，所以將會分成三篇文章來進行教學。 2020/06/30 補充說明 而在進行實作前，先來看一下 LINE Bot 主要的執行架構，如下圖： 使用者透過 LINE 發送訊息時， LINE Platform 將會進行接收，並且傳遞至我們所開發的 LINE Bot 執行邏輯運算後，透過 LINE 所提供的 Messaging API 回應訊息給 LINE Platform ，最後再將訊息傳遞給使用者。 其中 Messaging API(Application Programming Interface) ，就是 LINE 官方定義的 回應訊息 標準介面，包含 Text (文字)、 Sticker (貼圖)、 Video (影片)、 Audio (聲音)及 Template (樣板)訊息等，完整的說明可以參考 LINE 的 官方文件 。 所以在我們的 LINE Bot 回應訊息時，就要依據 Messaging API 定義的規範，傳入相應的參數後， Messaging API 就會回應使用者相對的訊息類型。簡單來說，就是 LINE Platform 與 LINE Bot 的溝通橋樑。 而本文就先以最基本的使用者發送什麼訊息， LINE Bot 就回應什麼訊息為例，讓讀者體會其中的運作方式，整體架構如下圖： 在 LINE Bot 的部分，使用 Django 框架來進行建置，並且透過 Messaging API 回應 Text (文字)訊息。在下一篇文章中，將會加入 Python 網頁爬蟲，取得美食網站的資訊回應給使用者。 本文的實作步驟包含： 建立 Provider 建立 Messaging API channel 設定 LINE Bot 憑證 開發 LINE B...
53 則留言
繼續閱讀 »

[Python教學]Python Lambda Function應用技巧分享

Photo by Fatos Bytyqi on Unsplash Lambda 函式，也就是匿名函式，不需要定義名稱，只有一行運算式，語法非常簡潔，功能強大，所以現代程式語言如 Java、C# 及 Python 等都支援 Lambda 函式，適用於小型的運算， Python的 一些內建函式甚至使用它作為參數值的運算。現在就來介紹 如何 在 Python 中使用 Lambda 函式與技巧吧，包含： Lambda 語法與範例 Python Lambda 函式的應用 Lambda 函式 vs 一般函式 (Function) 一、 Lambda 語法與使用範例 由於 Lambda 函式只有一行程式碼，所以在撰寫時有一些限制，我們來看一下它的語法： lambda parameter_list: expression 這邊教大家一個技巧，在撰寫 Lambda 函式時，於 Visual Studio Code 輸入 lambda 關鍵字，接著按下 Tab 鍵，就會自動產生範例中的語法，包含了三個部分： lambda 關鍵字 parameter_list( 參數清單 ) expression( 運算式 ) 其中， parameter_list( 參數清單 ) 也就是 Lambda 函式的傳入參數，可以有多個，以逗號分隔。而 expression( 運算式 ) 則是針對傳入參數來進行運算，只能有一行運算式，不像 一般函式(Function) 可以有多行。接下來，我們透過幾個範例來了解如何使用 Lambda 函式吧。 範例 1 ： 範例中將 Lambda 函式指派給一個變數，接著就可以透過此變數並傳入參數來進行呼叫。 範例 2 ： Lambda 函式支援 IIFE(immediately invoked function expression)語法 ，意思是 利用  function expression 的方式來建立函式，並且立即執行它，語法如下 ： (lambda parameter: expression)(argument) 範例中即是利用此語法在 Lambda函式 定義後，立即傳入參數執行。 範例 3 ： 透過此範例可以知道，當 Lambda 函...
7 則留言
繼續閱讀 »

[Python爬蟲教學]整合Python Selenium及BeautifulSoup實現動態網頁爬蟲

Photo by LAUREN GRAY on Unsplash 相信大家都知道，取得資料後能夠進行許多的應用，像是未來的趨勢預測、機器學習或資料分析等，而有效率的取得資料則是這些應用的首要議題，網頁爬蟲則是其中的一個方法。 網頁爬蟲就是能夠取得網頁原始碼中的元素資料技術，但是，有一些網頁較為特別，像是社群平台，需先登入後才能進行資料的爬取，或是電商網站，無需登入，但是要透過滾動捲軸，才會動態載入更多的資料，而要爬取這樣類型的網頁爬蟲，就稱為動態網頁爬蟲。 該如何實作呢? 本文將使用 Python Selenium 及 BeautifulSoup套件 來示範動態網頁爬蟲的開發過程，重點包含： BeautifualSoup vs Selenium 安裝 Selenium 及 Webdriver 安裝 BeautifulSoup Selenium get() 方法 Selenium 元素定位 Selenium send_keys() 方法 Selenium execute_script 方法 BeautifulSoup find_all() 方法 BeautifulSoup getText() 方法 一、 BeautifualSoup vs Selenium BeautifulSoup套件 相信對於 開發 網頁爬蟲的人員來說，應該都有聽過，能夠解析及取得 HTML 原始碼各個標籤的元素資料，擁有非常容易上手的方法 (Method) ，但是，對於想要爬取 動態 網頁資料來說，則無法達成，因為 BeautifulSoup套件 並沒有模擬使用者操作網頁的方法 (Method) ，像是輸入帳號密碼進行登入或滾動捲軸等，來讓網頁動態載入資料，進行爬取的動作。 所以，這時候，就可以使用被設計於自動化測試的 Selenium 套件，來模擬使用者的動作，進行登入後爬取資料或滾動卷軸，並且能夠執行 JavaScript 程式碼，這些就是 Selenium 與 BeautifulSoup套件 最大不同的地方。對於開發 Python 動態爬蟲來說，就可以結合 Selenium套件 以上的特點，讓網頁動態載入資料後，再利用 BeautifulSoup套件簡潔的 方法 (Method) ，將所需的資料爬取下來。 本文就是利用這樣的概念，利用 Selenium 套件登入 Facebook 後，前往...
23 則留言
繼續閱讀 »

Visual Studio Code Python環境建置

在 完成 Python安裝 後，接下來就需要選擇一個開發工具來撰寫程式碼，目前市面上的開發工具有很多，像是 Sublime 、 Visual Studio Code 、 Atom 、 PyCharm 等，各自都有其優點，沒有哪一個工具一定最好，只要依照個人喜好進行選擇就可以了。本篇就以 Windows 平台為例，介紹如何在 Visual Studio Code( 簡稱 VSCode) 中建置 Python 的開發環境。為什麼會推薦使用 VSCode 呢 ? 除了它是一個較輕量的開發工具以外，它還具有以下的特點。 一、 VSCode 特色 1.   Intellisense( 智慧語法提示 ) 於撰寫程式碼時， VSCode 會提示此物件能使用的各種屬性 (Property) 及方法 (Method) ，並且會顯示該方法的簡要說明及回傳的型別。點選需要的方法後，自動完成，無須逐字 Key 完所有的字母，大幅提高撰寫程式碼的效率。 2.   Debugging( 偵錯功能 ) VSCode 擁有出色的偵錯功能，能將中斷點下在可能出問題的程式碼列，並於偵錯模式中，逐步的執行程式碼，左欄視窗會依據執行的過程顯示各個變數目前的數值，減少開發人員除錯的時間。 3.   Bult-in Git( 內建 Git) VSCode 內建 Git 原生的功能，包含常用的如 Pull 、 Push 、 Commit 及不同版本程式碼的異動比較等，讓我們在程式撰寫的過程中，易於進行版本控管。 4.   Code Formatting( 程式碼排版 ) 在稍後教大家安裝 Python 套件後， VSCode 會在儲存的時候，依據 Python 官方的程式碼撰寫風格原則 ( PEP8 - Style Gide for Python Code ) 自動幫我們排版程式碼，提高程式碼的可讀性。 5.   Linting( 程式碼檢查 ) 同樣的安裝完 Python 套件後， VSCode 的 Linting 功能在我們撰寫程式的過程中，分析我們的程式碼，只要有...
11 則留言
繼續閱讀 »