WiseFlow – 开源的AI信息挖掘工具

WiseFlow作为一个开源的AI信息挖掘工具，通过其强大的自动抓取、分类整理和智能处理功能，为用户提供了高效的信息管理解决方案

一、WiseFlow的定义与概述

WiseFlow是一款敏捷的信息挖掘工具，犹如一位智能的信息捕捉者，在信息的海洋中穿梭自如。它的定位是帮助用户应对海量信息带来的困扰，从网站、微信公众号、社交平台等多样的信息源中，依据用户设定的关注点来提炼讯息。这种智能挖掘不只是简单抓取，更大的优势在于能自动对挖掘到的信息做标签归类，然后上传至数据库，方便用户后续查询与分析。例如在一个关注科技领域的场景下，用户设定了如“人工智能发展”“新能源汽车技术突破”等关注点，WiseFlow就能从众多信息源中有针对性地筛选出此类信息，高效分类存储。它精心挑选了7B – 9B开源模型，这种选择的好处是能显著降低使用成本，而且特别适合数据敏感的用户，因为他们可以随时轻松地完全切换至本地部署，保障数据的安全性和自主性。

二、WiseFlow的功能特点

（一）多功能信息获取与处理

自动抓取功能
- WiseFlow能够自动从各种网络平台捕获信息，包括新闻网站、微信公众号以及社交媒体平台等。这一功能类似于一个智能的网络爬虫，但又比普通爬虫更具智慧。它不是无目的地抓取所有信息，而是按照用户预先设定的规则来进行，比如用户可以指定特定的关键词、特定类型的网页或者是限定某一个时间段内的信息进行抓取，这使得获取的信息更符合用户需求。例如在市场调研场景中，如果想要了解近一个月内竞争对手在社交媒体上发布的特定产品促销信息，用户就可以通过设定产品名称关键词和抓取的时间范围，让WiseFlow精准地从海量社交媒体信息中获取目标数据。
智能分类与标签管理
- 该工具对抓取后的信息可以根据用户的关注点自动进行标签化和分类管理。凭借先进的机器学习算法，WiseFlow理解用户设定的规则，将信息进行分类。例如对于科技信息领域，可能会按照不同的技术分支如人工智能、生物科技、新能源等进行分类，并给每个信息打上相应的标签。这有助于用户在大量信息中迅速定位自己需要的内容，同时也为后续的数据分析和知识管理提供了极大的便利。比如说，科研人员可以快速找到自己研究项目相关的最新学术资讯和行业动态，市场人员能够及时筛选出与自身业务相关的竞争对手信息、市场趋势等。
信息提炼与概括
- WiseFlow不仅能收集信息，还能对收集来的信息进行提炼和概括。它给出每一条公众号和网站内容的概括，使重要信息一目了然的呈现给用户。这种概括功能有助于提高用户信息筛选的效率，在信息爆炸的时代，用户无需海量阅读原文，通过这些概括就能快速判断信息的价值和相关性。例如在新闻资讯的获取上，用户不必阅读整篇文章就可通过WiseFlow的概括迅速知晓新闻的大致内容，如事件的主体、主要事件、事件的影响等核心要素，极大地节省了时间。

（二）多技术融合助力挖掘

采用统计学习与大型语言模型（LLM）相结合
- 利用统计学习（依赖开源项目GNE）和LLM相结合的方式，使得WiseFlow能够适应超过90%的新闻页面。这种结合方式有效地提升了WiseFlow对于不同类型新闻内容的理解和信息提取能力。统计学习方法可以从大量数据中学习到的模式和规律，而大型语言模型则为其对于自然语言的处理提供了强大的语义理解能力。例如在处理复杂的新闻结构和语义表达时，两者的结合可以准确地识别出关键信息，如新闻中的人物关系、事件发展的逻辑等。
配置专属解析器
- 针对微信公众号文章特别配置的mparticle专属解析器，让WiseFlow在处理公众号文章时更加高效。它很好地解决了微信公众号文章格式多样、内容复杂的问题，能精确提取其中的相关信息。相较于处理其他信息源，在公众号信息提取方面具有明显的优势。比如某些公众号的文章中存在多媒体内容、独特的排版格式或者特殊的文本样式等，通过该解析器，WiseFlow能够准确地解析并提取出文章中的文本信息进行后续处理。
轻量化设计不依赖矢量模型
- WiseFlow采用轻量化设计，不使用任何矢量模型，这意味着它不需要强大的GPU支持，系统开销极小并且适用于任何硬件环境，仅仅只需要9B内存即可运行。这一特点使它在资源有限的设备如普通办公电脑或者移动终端设备等上面也能顺利运行，大大扩展了其应用范围。例如在一些小型企业或者个人用户中，可能没有高端的硬件设备，但依然可以流畅地使用WiseFlow进行信息挖掘工作。

三、WiseFlow的应用场景

（一）新闻资讯领域

实时信息监控与分类摘要
- 在新闻行业，信息的时效性和准确性至关重要。WiseFlow可以自动从众多新闻网站和社交媒体平台上抓取最新的新闻资讯。例如针对国际新闻报道，一些新闻媒体需要及时获取世界各地的事件动态，WiseFlow就能按照设定的区域、事件类型等关注点，实时收集来自各类网站和社交平台（如推特、脸书等国际社交平台以及国内的微博、微信公众号等）的信息。抓取后的新闻资讯会被按照不同的类别如政治、经济、娱乐、科技等自动进行分类整理，并生成简要的摘要内容。这有助于新闻编辑人员迅速获取新鲜资讯，在短时间内对新闻事件有一个全面的了解，从而为撰写新闻报道或者制作新闻专题节目提供丰富的素材。同时，对于新闻机构的决策层，也可以依据WiseFlow整理的新闻资讯分类数据，把握当下的新闻热点趋势，制定相应的新闻报道计划和发展战略。
深度新闻报道辅助
- 在深度报道领域，需要对新闻事件背后的深层次原因、相关影响等方面进行挖掘和分析。WiseFlow可以为记者和编辑提供全方位的信息素材收集支持。例如在对某一企业并购案进行深度报道时，它能够从众多的企业官方网站、行业资讯网站、经济评论类的微信公众号等信息源中，挖掘出与该并购案相关的背景信息（如企业的财务状况、行业竞争状况等）、各界的观点（包括行业专家的分析、投资者的态度等）以及相关的法律法规条文等信息。这些丰富且分类清晰的素材可以帮助记者从不同的维度去剖析事件，撰写更全面、深入的新闻报道。而且通过WiseFlow的标签分类功能，记者可以方便地对不同的素材进行对比研究，从而挖掘出更多隐藏在表象背后的新闻价值。

（二）企业市场研究与竞争分析

竞争对手动态监控
- 企业在市场竞争中需要时刻关注竞争对手的一举一动。WiseFlow可以监控竞争对手的在线活动，包括产品发布、价格变动、营销活动等信息。例如在智能手机市场，企业可以利用WiseFlow持续跟踪同行厂商的官方网站、社交媒体账号（如官方微博、脸书页面等）以及行业资讯媒体上发布的文章等信息源。一旦竞争对手有新款手机发布，可能包括手机的外观、配置、价格、上市时间以及促销活动等相关信息会被WiseFlow迅速捕捉并按照产品、价格、促销等分类标签存入数据库。这使得企业的市场研究人员能够及时掌握竞争对手的最新动态，为企业制定应对策略提供重要依据。如果竞争对手进行价格调整，企业可以根据WiseFlow收集的信息快速分析其价格调整对自身市场份额和销售情况可能产生的影响，进而决定自己是否跟进调整价格或者采取其他营销措施。
市场趋势把握与预测
- 除了关注竞争对手，企业也需要了解整个市场的发展趋势。WiseFlow通过对从新闻网站、行业协会网站、社交媒体平台等多渠道获取的市场信息进行分析。例如在智能家居市场，它能够收集到关于新技术应用、消费者需求变化、政策法规导向等方面的信息。通过对这些信息的分类和统计分析，企业可以判断市场在未来一段时间内的发展方向。如果智能家居市场中智能安防设备的相关资讯在一段时间内持续增加，并且消费者在社交媒体上对智能安防设备的关注度和需求声量也不断上升，企业就可以据此预测智能安防设备可能会成为未来智能家居市场的一个重要发展趋势，从而提前布局相关的研发、生产和营销资源。同时，企业还可以利用WiseFlow定期提供的市场资讯分析报告，调整自身的市场战略，以适应不断变化的市场环境。

四、WiseFlow与其他类似产品的比较

（一）与传统爬虫工具比较

功能侧重差异
- 传统爬虫主要侧重于从网站上获取原始数据，是一种原始数据的采集工具，它通常按照事先设定的固定规则和算法对网页内容进行抓取。例如一个基本的网络爬虫可能只是简单地将一个网页上的所有文本内容或者链接进行提取，不会对这些内容进行进一步的解析、分类或者价值判断。而WiseFlow不仅仅是采集原始数据，更重要的是对采集到的数据进行深入的数据处理，包括过滤掉大量无关信息、提取其中真正有价值的部分以及进行标记分类等操作。比如在同样对一个科技新闻资讯网站进行信息获取时，传统爬虫可能将整个网页的HTML代码内容都进行抓取，而WiseFlow则会针对用户设定的“人工智能技术突破”这一关注点，从网页中提取出与人工智能相关的新闻标题、导语、相关技术细节等关键内容，并将其归类为人工智能主题类别下，同时过滤掉网站上的广告、无关的链接等无用信息。
定制化能力差异
- 传统爬虫工具在定制方面相对较弱，一般只能在基本的抓取规则方面进行有限的设置，如设定爬行深度、限制网站域名等。而WiseFlow的定制化程度很高，它允许用户根据自己的详细需求设定挖掘参数。这些参数涵盖非常广泛，包括但不限于关键词、数据源、时间范围、数据格式等。例如在进行市场研究时，企业想要获取特定竞争对手在过去三个月内，从社交媒体和行业报告中关于某一特定产品发布的相关信息，同时希望获取的数据格式为电子表格形式以便于后续分析。WiseFlow可以轻松地按照这些定制化要求进行信息挖掘，而传统爬虫要实现这样高度定制化的信息采集则非常困难。
资源需求与适应性差异
- 传统爬虫在大量数据抓取时可能需要较大的系统资源支持，特别是在处理复杂的网页结构和大规模数据集时可能会出现性能瓶颈。而且传统爬虫往往对于网络环境和网站结构的变化适应性较差。例如在一些动态网页较多或者反爬虫机制较强的网站面前，传统爬虫可能无法正常工作或者效率极低。WiseFlow采用轻量化设计，不使用矢量模型，开销极小，不需要GPU，能在任何硬件环境下仅用9B内存即可运行，并且能够较好地适应不同的网络环境和复杂的网站结构。以一些硬件资源有限的小型企业或者个人用户为例，他们可以轻松使用WiseFlow从各种信息源挖掘所需信息，而如果使用传统爬虫工具则可能因硬件限制而无法顺利运行或者无法处理复杂的网站。

（二）与LLM – Agent类项目比较

主要功能定位不同
- LLM – Agent类项目更注重大型语言模型（LLM）下游的应用开发，例如构建各种自然语言处理的应用场景，如智能问答系统、文档自动生成助手等。它们以LLM为核心构建能够为用户提供各种具有实际应用价值的智能交互服务。而WiseFlow的主要功能是进行信息挖掘、处理和分类，将从多种信息源获取的信息进行提炼后供用户在数据库中查询和分析。例如在一个智能问答系统构建项目（LLM – Agent应用）中，重点是构建问答的逻辑、处理用户输入以及利用LLM生成合适的答案等。而WiseFlow则专注于从各个信息源中挖掘和整理用户可能会用于提问或者知识补充的信息素材。
数据获取与处理方式区别
- LLM – Agent类项目的数据来源往往更多地依赖于已有的、经过整理的语料库或者在使用过程中用户的交互输入数据，其数据处理更倾向于基于LLM进行语义分析、逻辑推理等操作。然而，WiseFlow的数据获取源是广泛的网站、微信公众号、社交平台等，而且它对于获取的数据要进行更多的预处理操作，如从网页原始结构中解析信息、按照用户关注点进行过滤、分类以及标签化处理等。例如在为一个自然语言处理的教育应用（LLM – Agent类项目）提供知识支持时，可能主要从教育领域的专门学术论文、教材等已经结构化的语料库中获取数据，并使用LLM进行语义理解和内容解析以用于回答学生的问题。而WiseFlow可能会从教育部门官方网站、各类教育公众号、在线教育论坛等众多未经过高度结构化处理的信息源中采集信息，经过对网页结构解析、信息过滤筛选、分类等操作后将信息提供给相关的应用。

五、WiseFlow的用户评价

（一）认可定制化功能

用户精准信息获取需求被满足
- 用户对WiseFlow高度定制化能力给予好评。在当今信息纷繁复杂的情况下，不同的用户群体对信息有不同的需求。例如科研人员希望获取某一特定研究领域的前沿资讯，企业市场人员想要了解竞争对手的特定商业行为以及市场趋势等。WiseFlow的定制化挖掘参数设定很好地满足了这些需求。用户可以根据自己的需求设定包括关键词、数据源、时间范围、数据格式等在内的多种挖掘参数。这种精准的定制化使得信息收集更加具有针对性。科研人员能够通过设定研究领域相关的关键词（如基因编辑研究中的“CRISPR”“基因编辑技术应用”等），以及选择学术期刊、科研机构官网等数据源，快速获取到高质量、高相关性的数据。对于企业市场人员而言，他们能够通过设定竞争对手名称、产品关键词以及监视特定的市场资讯网站等来获取想要的市场情报，从而制定合理的市场战略。
操作简便提升用户体验
- 除了定制化的精准性，WiseFlow友好的用户界面和简单的操作流程也备受称赞。这一特点使得即使是非技术人员也能够轻松上手使用该工具。在市场上存在很多信息挖掘工具，但有些工具因为操作复杂，需要用户具备一定的技术知识（如掌握代码编写或者复杂的数据库管理等技能）才能进行信息挖掘操作。而WiseFlow通过直观的界面设计，将复杂的信息挖掘过程简化。用户只需简单地按照自己的需求进行各项参数的设定，就能轻松启动信息挖掘任务。这种操作的简便性大大降低了用户的使用门槛，使得更多不同层次的用户能够受益于WiseFlow的强大功能，提高了工作效率和信息获取的能力。

（二）赞赏其性能表现

高效运行降低硬件门槛
- 用户赞赏WiseFlow的轻量化设计带来的高效运行能力。在硬件资源有限的情况下，很多其他类似的信息挖掘工具可能无法正常运行或者运行效率低下。而WiseFlow不使用任何矢量模型，系统开销极小，不需要GPU，仅仅需要9B内存就可以运行，这使得它可以适用于任何硬件环境。无论是在个人的低配置电脑、移动终端设备，还是在小型企业的办公设备上，都能顺利运行。这种高效运行在不增加硬件成本的基础上，为用户提供了强大的信息挖掘功能。另一方面，在处理大规模数据时，WiseFlow也表现出色。它支持多线程和分布式处理，能够同时处理多个任务，这大大加快了数据处理速度，缩短了信息收集的时间。例如在处理海量新闻资讯或者大规模企业市场数据时，WiseFlow能够快速地进行信息采集、分析和分类，提高了用户获取信息的及时性。
处理能力与准确性
- 该工具在信息处理能力和准确性方面也获得好评。它采用统计学习与大型语言模型（LLM）相结合的方式，适应超过90%的新闻页面，这意味着在大多数情况下，WiseFlow能够准确理解并处理新闻资讯内容。同时，配置的mparticle专属解析器使得它在处理微信公众号文章信息时更加高效准确。例如在新闻媒体行业中，编辑人员需要处理来自众多不同公众号的文章素材，WiseFlow通过其强大的解析能力，能够很好地提取出文章中的关键信息，不仅包括常规文本内容，还能够处理公众号文章中特有的多媒体格式内容旁边的相关文字描述等内容。对于市场研究人员来说，他们在收集和分析企业相关的资讯时，WiseFlow能够准确地从各种不同格式和来源的信息中提取出有价值的部分，如企业在官方网站声明中的关键数据、在社交媒体互动中的隐含市场信息等。