 ຂອງ Diffbot ມີຈຸດປະສົງທີ່ງ່າຍດາຍ - ເອົາຍອດລວມຂອງຄວາມຮູ້ທັງຫມົດໄປສູ່ປາຍນິ້ວມືຂອງທ່ານໂດຍຜ່ານການຄົ້ນຫາທີ່ເນັ້ນໃສ່ຂໍ້ມູນແລະການພົວພັນຫຼາຍກວ່າປະສົບການຂອງເຄື່ອງຈັກຊອກຫາແບບງ່າຍໆ. ມາຈາກເວັບທັງໝົດ, Knowledge Graph ເຮັດໃຫ້ທ່ານເຮັດການສອບຖາມທີ່ຊັບຊ້ອນຕໍ່ກັບຫຼາຍຕື້ຈຸດຂໍ້ມູນທັນທີຜ່ານ API ງ່າຍໆ. ຂ້ອຍໄດ້ຕັດສິນໃຈເອົາການຫມຸນກັບ API ຂອງພວກເຂົາແລະສ້າງເຄື່ອງມືທີ່ງ່າຍດາຍ "ຂ້ອນຂ້າງ" - ການວິເຄາະຂ່າວສໍາລັບຜະລິດຕະພັນທີ່ດໍາເນີນການຢູ່ໃນເວທີອັດຕະໂນມັດ. ຄວນຈະງ່າຍ, ບໍ່ແມ່ນບໍ? ໃຫ້ໄປເຖິງມັນ. ໃຫ້ສັງເກດວ່າຕົວຢ່າງໃນບົດຄວາມ blog ນີ້ສົມມຸດວ່າທ່ານໄດ້ຮັບ   ຈາກ Diffbot. ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າເຮັດແນວນັ້ນກ່ອນທີ່ຈະພະຍາຍາມຕົວຢ່າງ. Knowledge Graph ລະຫັດຟຣີ  ການອອກແບບແບບສອບຖາມ  ກ່ອນທີ່ຈະຂຽນລະຫັດ, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ເຂົ້າສູ່ລະບົບ Diffbot ແລະເປີດເຄື່ອງມືຄົ້ນຫາແບບສາຍຕາຂອງພວກເຂົາສໍາລັບ Knowledge Graph. ເຄື່ອງມືຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສ້າງແບບສອບຖາມດ້ວຍສາຍຕາຫຼືດ້ວຍມື. ການສອບຖາມແມ່ນເປັນທີ່ຮູ້ຈັກເປັນຄໍາຖະແຫຼງ 'DQL' ໃນ Diffbot ແລະແມ່ນງ່າຍດາຍຫຼາຍທີ່ຈະອ່ານເຖິງແມ່ນວ່າທ່ານບໍ່ເຄີຍເຫັນ syntax ມາກ່ອນ.   ຈາກເຄື່ອງມືນີ້, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນໂດຍການເລືອກປະເພດນິຕິບຸກຄົນ. ນີ້ແມ່ນປະເພດຂໍ້ມູນລະດັບສູງທີ່ຂ້ອຍຕ້ອງການຄົ້ນຫາແລະສາມາດເປັນຫນຶ່ງໃນທາງເລືອກຈໍານວນຫລາຍ, ຈາກຄົນໄປຫາເຫດການໄປຫາຮູບເງົາແລະການລົງທຶນ. ຂ້ອຍເລືອກ "ບົດຄວາມ" ເປັນຄວາມຕັ້ງໃຈຂອງຂ້ອຍເພື່ອຊອກຫາຂ່າວທີ່ເວົ້າບໍ່ດີກ່ຽວກັບຜະລິດຕະພັນທີ່ຍອດຢ້ຽມຂອງຂ້ອຍ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ເລືອກ "ການກັ່ນຕອງໂດຍ" ທາງເລືອກ. ໃນຂະນະທີ່ທ່ານສາມາດກັ່ນຕອງໂດຍຊັບສິນໃດໆໃນປະເພດນິຕິບຸກຄົນ, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ໃຊ້   ຍ້ອນວ່າມັນເປັນການຈັບຄູ່ທີ່ຊັດເຈນກວ່າການຄົ້ນຫາຂໍ້ຄວາມທີ່ງ່າຍດາຍ. ໃນຂະນະທີ່ຕົວກອງຂໍ້ຄວາມເຮັດວຽກ, ການໃຊ້   ໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີກວ່າໂດຍການຮັບປະກັນວ່າຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນສຸມໃສ່ການຊອກຫາຂອງຂ້ອຍ, ບໍ່ພຽງແຕ່ກ່າວເຖິງມັນແບບທໍາມະດາ. ສໍາລັບການສາທິດຂອງຂ້ອຍ, ຂ້ອຍຈະຊອກຫາບົດຄວາມກ່ຽວກັບ "XBox". tags.label tags.label  ຂ້ອຍຍັງໄດ້ໃຊ້ຄ່າ "ຈັດລຽງຕາມ" ເພື່ອສະແດງອັນໃຫມ່ທີ່ສຸດຄັ້ງທໍາອິດແລະການຄົ້ນຫາທີ່ຕີນີ້ເພື່ອເບິ່ງວ່າຜົນໄດ້ຮັບຂອງຂ້ອຍມີຄວາມຫມາຍບໍ.   ໃນຂະນະທີ່ຜົນໄດ້ຮັບເບື້ອງຕົ້ນຂອງຂ້ອຍບໍ່ໄດ້ລວມເອົາຜົນໄດ້ຮັບຈາກພາສາຕ່າງປະເທດ, ຂ້ອຍຮູ້ວ່າຂ້ອຍຕ້ອງການກັ່ນຕອງຜົນໄດ້ຮັບເປັນພາສາອັງກິດ, ດັ່ງນັ້ນຂ້ອຍຈຶ່ງເພີ່ມຕົວກອງສໍາລັບພາສາຕໍ່ໄປ. ການກົດແປ້ນພິມ + ໂດຍການກັ່ນຕອງປະຈຸບັນ, ຂ້ອຍສາມາດເພີ່ມພາສາແລະ   ສໍາລັບພາສາອັງກິດ. ອີກເທື່ອ ໜຶ່ງ, ຂ້ອຍຕີການຄົ້ນຫາ:  en  ຕົກລົງ, ສະນັ້ນຕໍ່ໄປ, ຂ້ອຍຕ້ອງການການກັ່ນຕອງພຽງແຕ່ຜົນໄດ້ຮັບທາງລົບ. Knowledge Graph Article entities ມີຄະແນນ sentiment (ທ່ານສາມາດເບິ່ງພວກມັນໄດ້ໃນຜົນການຄົ້ນຫາ) ທີ່ໄປຈາກ -1 ໄປຫາ negative ຫຼາຍທີ່ສຸດ 1 ໄປຫາ positive ຫຼາຍທີ່ສຸດ. ໃນເບື້ອງຕົ້ນ, ຂ້າພະເຈົ້າພຽງແຕ່ເລືອກລາຍການທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກຫນ້ອຍກວ່າຫຼືເທົ່າກັບ 0.   ວອດ, ໄປຮອດ. ເປັນຂັ້ນຕອນສຸດທ້າຍ, ຂ້ອຍຮູ້ວ່ານີ້ຈະຖືກອັດຕະໂນມັດແລະການກັ່ນຕອງໄປຫາລາຍການ 'ຫຼ້າສຸດ', ດັ່ງນັ້ນຂ້ອຍໄດ້ເພີ່ມຕົວກອງອີກອັນຫນຶ່ງ, ເວລານີ້ໃນ   , ເລືອກ   , ແລະເລືອກວັນທີຈາກຫນຶ່ງອາທິດກ່ອນ.  date after  ໃນຈຸດນີ້, ການສອບຖາມເບິ່ງດີ, ສະນັ້ນໃຫ້ພວກເຮົາຄັດລອກມູນຄ່າການສອບຖາມທີ່ສະຫນອງໂດຍເຄື່ອງມື:   type:Article tags.label:"Xbox" language:"en" sentiment<=0 date>"2025-03-03" sortBy:date  ຂຽນລະຫັດ  ການອອກແບບແບບສອບຖາມແມ່ນເປັນສ່ວນທີ່ຍາກແທ້ໆ. ສໍາລັບລະຫັດ, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ໄປຫາເອກະສານ   . ຕົວຢ່າງແມ່ນອີງໃສ່ curl/HTTP ແຕ່ຂ້ອນຂ້າງງ່າຍທີ່ຈະພອດໄປຫາ Python ຫຼືພາສາອື່ນ. ພິຈາລະນາຕົວຢ່າງນີ້: ຄົ້ນຫາ   import os import requests import json import urllib.parse token = os.environ.get("db_token") query = 'type:Article tags.label:"Xbox" language:"en" sentiment<=0 date>"2025-03-03" sortBy:date' apiCall = f"https://kg.diffbot.com/kg/v3/dql?type=query&token={token}&query={urllib.parse.quote(query)}&size=25" req = requests.get(apiCall) results = json.loads(req.content) print(f"Total results, {results['hits']}") for result in results["data"]: print(result["entity"]["title"]) print(result["entity"]["date"]["str"]) print(result["entity"]["summary"]) if "author" in result["entity"]: print(result["entity"]["author"]) print(result["entity"]["siteName"]) print(result["entity"]["pageUrl"]) print(result["entity"]["sentiment"]) print("------------------------------------")  ການທໍາລາຍນີ້ - ຂ້ອຍເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການສອບຖາມຂອງຂ້ອຍຈາກເຄື່ອງມືສາຍຕາ. ນີ້ຫຼັງຈາກນັ້ນໄດ້ຮັບການເຂົ້າລະຫັດ url ແລະຖືກສົ່ງໄປຫາ API ສໍາລັບ Knowledge Graph. ລາຍການໃຫມ່ທີ່ແທ້ຈິງພຽງແຕ່ມີການເພີ່ມ   ເພື່ອຮັກສາຜົນໄດ້ຮັບກໍານົດຂອບເຂດຈໍາກັດທີ່ສົມເຫດສົມຜົນ. size=25  ຂ້ອຍໂທຫາ API, ພິມຜົນໄດ້ຮັບທັງຫມົດທີ່ພົບ (ຈາກຜົນໄດ້ຮັບ   ) ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນ iterate ໃນແຕ່ລະສະແດງຂໍ້ມູນນ້ອຍໆຈາກຜົນໄດ້ຮັບ. ນີ້ແມ່ນບາງຜົນໄດ້ຮັບ: hits   Total results, 68 Xbox will release its first handheld gaming console this year, report claims d2025-03-10T19:37 Windows Central expects the console to take advantage of the widgets on the Xbox Game Bar to let use... Jacob Siegal BGR https://bgr.com/entertainment/xbox-will-release-its-first-handheld-gaming-console-this-year-report-claims/ 0 ------------------------------------ Rumour: Next-Gen Xbox a 'PC in Essence' - What Would That Mean for PlayStation? d2025-03-10T19:00 Recent comments from Windows Central's executive editor Jez Corden have sparked discussion about whe... Stephen Tailby Push Square https://www.pushsquare.com/news/2025/03/rumour-next-gen-xbox-a-pc-in-essence-what-would-that-mean-for-playstation 0 ------------------------------------ Xbox handheld out this year and will go up against Nintendo Switch 2 says source d2025-03-10T18:50 New rumours about Microsoft's next gen plans suggests that there will be two Xbox handheld consoles ... GameCentral Metro http://metro.co.uk/2025/03/10/xbox-handheld-this-year-will-go-nintendo-switch-2-says-source-22703266/ 0  ອັນນີ້ໃຊ້ໄດ້, ແຕ່ຕອນນີ້ໃຫ້ວັນທີເປັນແບບເຄື່ອນໄຫວ. ຂ້ອຍເລີ່ມນໍາເຂົ້າຈາກ   : datetime   from datetime import datetime, timedelta  ຫຼັງຈາກນັ້ນຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ສ້າງວັນທີທີ່ມີຮູບແບບສໍາລັບອາທິດທີ່ຜ່ານມາ:   today = datetime.now() lastWeek = today + timedelta(days=-7) fLastWeek = lastWeek.strftime("%Y-%m-%d")  ແລະອັນສຸດທ້າຍແມ່ນພຽງແຕ່ລວມເອົາວັນທີນັ້ນຢູ່ໃນຄໍາຖາມຂອງຂ້ອຍ:   query = f'type:Article tags.label:"Xbox" language:"en" sentiment<=0 date>{fLastWeek} sortBy:date'  ທ່ານ​ສາ​ມາດ​ເບິ່ງ​ລະ​ຫັດ​ແຫຼ່ງ​ທີ່​ສົມ​ບູນ​ສໍາ​ລັບ​ການ​ສະ​ບັບ​ທໍາ​ອິດ   ​ແລະ​ສະ​ບັບ​ສຸດ​ທ້າຍ   . ​ທີ່​ນີ້ ​ທີ່​ນີ້  ການກໍ່ສ້າງອັດຕະໂນມັດ  ຕົກລົງ, ເວລາທີ່ຈະອັດຕະໂນມັດນີ້. ສໍາລັບອັດຕະໂນມັດຂອງຂ້ອຍ, ຂ້ອຍຈະໃຊ້   , ລະບົບການເຮັດວຽກທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ   ທີ່ຂ້ອຍໄດ້ໃຊ້ຫຼາຍຄັ້ງໃນອະດີດ. ນີ້ແມ່ນຂະບວນການເຮັດວຽກທັງໝົດທີ່ມີແຕ່ລະພາກສ່ວນທີ່ສ້າງຂຶ້ນ:  Pipedream ຢ່າງບໍ່ຫນ້າເຊື່ອ  ຂ້ອຍເລີ່ມຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກຂອງຂ້ອຍດ້ວຍຕົວກະຕຸ້ນທີ່ອີງໃສ່ຕາຕະລາງທີ່ງ່າຍດາຍ, ie, ເວລາທີ່ຈະດໍາເນີນການ. ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ມັກ, ແຕ່ຂ້ອຍເລືອກທຸກໆອາທິດ, ໃນວັນອາທິດ, ເວລາ 1 ໂມງແລງ.  ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປ,   , ຈັດການກັບເຫດຜົນທີ່ຂ້ອຍໄດ້ສະແດງກ່ອນຫນ້ານີ້, ແຕ່ຕອນນີ້ຢູ່ໃນ "ຕົວຈັດການ Pipedream", ເຊິ່ງເປັນວິທີມາດຕະຖານທີ່ຈະຂຽນຂັ້ນຕອນລະຫັດໃນ Pipedream workflow. getArticles   import os import requests import json from datetime import datetime, timedelta import urllib.parse def handler(pd: "pipedream"): token = os.environ.get("db_token") today = datetime.now() lastWeek = today + timedelta(days=-7) fLastWeek = lastWeek.strftime("%Y-%m-%d") query = f'type:Article tags.label:"Xbox" language:"en" sentiment<=0 date>{fLastWeek} sortBy:date' apiCall = f"https://kg.diffbot.com/kg/v3/dql?type=query&token={token}&query={urllib.parse.quote(query)}&size=25" req = requests.get(apiCall) return json.loads(req.content)  ຂັ້ນ​ຕອນ​ຕໍ່​ໄປ​ແມ່ນ​ພຽງ​ແຕ່​ຂັ້ນ​ຕອນ​ລະ​ຫັດ​ໄວ​ເພື່ອ​ສິ້ນ​ສຸດ​ການ​ເຮັດ​ວຽກ​ຖ້າ​ຫາກ​ວ່າ​ບໍ່​ມີ​ຜົນ​ໄດ້​ຮັບ​ແມ່ນ​:   def handler(pd: "pipedream"): if len(pd.steps["getArticles"]["$return_value"]["data"]) == 0: pd.flow.exit("No results")  ຕອນນີ້ຂ້ອຍຕ້ອງການ 'ນວດ' ຜົນໄດ້ຮັບເລັກນ້ອຍ. ໃນທີ່ສຸດຂ້ອຍຈະສົ່ງອີເມວນີ້ກັບຕົວຂ້ອຍເອງ, ສະນັ້ນຂ້ອຍໄດ້ສ້າງຂັ້ນຕອນເພື່ອຈັດຮູບແບບຜົນໄດ້ຮັບໃນສະຕຣິງທີ່ສວຍງາມ:   from datetime import datetime def handler(pd: "pipedream"): email = f""" Negative Article Results: Our search found {pd.steps["getArticles"]["$return_value"]["hits"]} results. Here are the top 25: """ for result in pd.steps["getArticles"]["$return_value"]["data"]: date = datetime.fromtimestamp(result["entity"]["date"]["timestamp"] / 1000) date_f = date.strftime("%Y-%m-%d") email += f""" {result["entity"]["title"]} Sentiment: {result["entity"]["sentiment"]} Published: {date_f} Link: {result["entity"]["pageUrl"]} """ return email  ອີກເທື່ອ ໜຶ່ງ, ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ຕົນເອງມັກໃນແງ່ຂອງສິ່ງທີ່ຂ້ອຍຄິດວ່າມີຄວາມ ສຳ ຄັນພຽງພໍທີ່ຈະລວມເອົາ. ເຈົ້າສາມາດມີຄວາມຫຼົງໄຫຼຫຼາຍຂຶ້ນ, ແລະແມ້ກະທັ້ງເຮັດສິ່ງຕ່າງໆເຊັ່ນ: "ຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ບໍ່ດີ, ເພີ່ມສີ, ທຸງສີແດງ, ແລະອື່ນໆ".  ຂັ້ນຕອນສຸດທ້າຍແມ່ນພຽງແຕ່ສົ່ງອີເມວຜົນໄດ້ຮັບດ້ວຍຕົນເອງ. Pipedream ສະຫນັບສະຫນູນຂັ້ນຕອນ "ສົ່ງອີເມວໄປຫາເຈົ້າຂອງບັນຊີ" ທີ່ຈະເຮັດແນວນັ້ນ, ສົ່ງອີເມວຫາຂ້ອຍ. ຖ້າຂ້ອຍສ້າງສິ່ງນີ້ສໍາລັບລູກຄ້າ, ຂ້ອຍຈະໃຊ້ຫນຶ່ງໃນຫຼາຍຂັ້ນຕອນທີ່ສ້າງໃນ Pipedream ສໍາລັບ mail APIs.  ເມື່ອດໍາເນີນການ, ຂ້ອຍໄດ້ຮັບອີເມວທີ່ສວຍງາມທີ່ມີບັນຊີລາຍຊື່ຂອງບົດຄວາມແລະຄວາມຮູ້ສຶກຂອງເຂົາເຈົ້າ:   ຖ້າທ່ານເລືອກທີ່ຈະໃຫ້ Pipedream ປັ່ນ, ທ່ານສາມາດຊອກຫາຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງຂ້ອຍໄດ້ທີ່ນີ້:  https://github.com/cfjedimaster/General-Pipedream-AI-Stuff/tree/production/report-on-sentiment-p_gYCeNbG  ຕໍ່ໄປແມ່ນຫຍັງ?  ນີ້ແມ່ນພຽງແຕ່ຫນຶ່ງຕົວຢ່າງຂອງການໃຊ້ Knowledge Graph API ຂອງ Diffbot, ແລະເປັນຂໍ້ສັງເກດ, ບົດຄວາມແມ່ນພຽງແຕ່ຫນຶ່ງໃນຫຼາຍປະເພດຂໍ້ມູນທີ່ທ່ານສາມາດຄົ້ນຫາໄດ້. ທຸກຢ່າງທີ່ຂ້ອຍເຮັດຢູ່ນີ້ແມ່ນຍັງເຮັດຢູ່ໃນ   , ດັ່ງນັ້ນເຈົ້າສາມາດສະໝັກໄດ້ຢ່າງແທ້ຈິງ ແລະລອງໃຊ້ມັນເອງ. ຂ້ອຍ ກຳ ລັງຈະຂຸດຂື້ນຕື່ມເພື່ອໃຫ້ຂ້ອຍຮູ້ຖ້າທ່ານມີຄໍາຖາມໃດໆ! ບັນຊີຟຣີໝົດ

My Blog

Buy Me a Coffee

Read My Stories

ສຽງນີ້ຖືກຜະລິດເປັນພາສາຕົ້ນສະບັບຂອງເລື່ອງ!

ພົບກັບ Bot ທີ່ອ່ານທຸກຫົວຂໍ້ຂ່າວບໍ່ດີດັ່ງນັ້ນທ່ານບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງ

About Author

ຄຳເຫັນ

ວາງປ້າຍ

ບົດຄວາມນີ້ໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີໃນ

Related Stories

Microsoft's AI Bet Fails to Dent Google's Search Dominance

Meet Bird Eye India, Winner of Startups of The Year 2024 in Fashion

Starting 2025 with New Features: Settings Dashboard, HackerNoon Decoded, Updated Search UI, and More

How to Mint Your Name.HackerNoon Web3 Identity Namespace

Microsoft's AI Bet Fails to Dent Google's Search Dominance

Meet Bird Eye India, Winner of Startups of The Year 2024 in Fashion

Starting 2025 with New Features: Settings Dashboard, HackerNoon Decoded, Updated Search UI, and More

How to Mint Your Name.HackerNoon Web3 Identity Namespace

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps

ພົບກັບ Bot ທີ່ອ່ານທຸກຫົວຂໍ້ຂ່າວບໍ່ດີດັ່ງນັ້ນທ່ານບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງ

About Author

ຄຳເຫັນ

ວາງປ້າຍ

ບົດ​ຄວາມ​ນີ້​ໄດ້​ຖືກ​ນໍາ​ສະ​ເຫນີ​ໃນ

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps

ບົດຄວາມນີ້ໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີໃນ