简介:人工智能(AI)是一种新颖的图书馆技术。AI技术和数据图书馆员的需求是混合和共生的,因为学术图书馆必须将AI技术插入其信息和数据服务。图书馆服务需要AI来解释大数据的上下文。目标:在这种情况下,我们探讨了Openai Codex的使用,Openai codex是一种对Python代码的深度学习模型,从存储库培训,以生成数据馆员的代码脚本。本研究研究了从链接到AI GPT技术的复杂代码环境中获得代码脚本见解的实践,模型和方法。方法:提出的AI驱动方法旨在帮助数据图书馆员使用Python库和插件(例如集成开发环境Pycharm)创建代码脚本,并提供Machinet AI和Bito AI插件的其他支持。该过程涉及数据图书馆员与AI代理之间的协作,图书馆员提供了对编程问题的自然语言描述,而OpenAI Codex在Python中生成了解决方案代码。结果:提出了五个特定的Web刮擦问题。脚本演示了如何提取数据,计算指标并将结果写入文件。结论:总的来说,本研究突出了AI在协助数据图书馆员使用代码脚本创建网络刮擦任务的应用。AI可能是数据图书馆员在网络上处理大数据挑战的宝贵资源。使用AI创建Python代码的可能性非常有价值,因为AI技术可以帮助数据图书馆员使用各种类型的数据源。数据科学Web刮擦项目中的Python代码使用机器学习模型,该模型可以生成类似人类的代码,以帮助创建和改善库服务以从Web集合中提取数据。非编程数据图书馆员使用AI技术的能力促进了他们与所有类型和数据源的相互作用。Python编程语言具有人工智能模块,软件包和插件,例如OpenAI Codex,该语言在Web浏览器中序列化自动化和导航,以通过输入密码,选择Captcha选项,收集数据并创建数据集的不同数据集来模拟页面上的人类行为。
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