チャットストリームエージェントを使用した Twitter アカウントの分析方法

このドキュメントは AI によって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、英語版を参照してください。

はじめに

Dify では、Web ページを LLM（大規模言語モデル）が読み取れる Markdown 形式に変換するためのクローラーツール、例えば Jina を利用できます。最近、wordware.aiが、クローラーを使ってソーシャルメディアをデータ収集し、LLM 分析用の面白いアプリケーションを開発できることを教えてくれました。このアプリケーションは、特にデータ分析や洞察を提供するために設計されています。しかし、かつて Twitter として知られていた「X」は、2023 年 2 月 2 日以降、無料の API アクセスを提供しなくなり、それに続いてクローリング対策を強化しました。そのため、Jina のようなツールは X のコンテンツに直接アクセスすることができなくなっています。

2023 年 2 月 9 日から、Twitter API の無料アクセスは終了し、v2 および v1.1 のサポートも行われなくなります。代わりに、有料の基本プランが提供されます。 🧵 — Developers (@XDevelopers) February 2, 2023

幸いなことに、Dify には HTTP ツールがあり、これを使用して外部のクローリングツールに HTTP リクエストを送信できます。それでは、始めていきましょう！

前提条件

Crawlbase の登録

Crawlbase は、ビジネスや開発者向けに設計されたデータクローリングとスクレイピングのプラットフォームです。このツールを使うことで、X、Facebook、Instagram などのソーシャルメディアプラットフォームからデータを収集できます。登録は以下のリンクから行えます：crawlbase.com

Dify へのサインイン

ブラウザで Dify を開いてサインインします。このチュートリアルを進めるには、起動中の Dify インスタンスにアクセスできる必要があります。

LLM プロバイダーの設定

少なくとも 1 つのモデルプロバイダーの認証情報が必要です（OpenAI の API キーや、Ollama などのローカルプロバイダーなど）。統合 > モデルプロバイダー で設定してください：

Chatflow の作成

それでは、Chatflow の作成を始めましょう。 最初から作成をクリックして、新しいフローの作成を開始します：

初期化された Chatflow は以下のようになります：

Chatflow にノードを追加

開始ノード

開始ノードでは、チャットの最初にシステム変数を追加できます。このプロセスでは、Twitter ユーザーの ID を文字列型の変数として使用します。変数名をidとしましょう。開始ノードをクリックして、新しい変数を追加します：

コードノード

Crawlbase のドキュメントによれば、次のノードで使用する変数urlはhttps://twitter.com/にユーザーIDを加えた形にする必要があります。例えば、Elon Musk のユーザーID の場合はhttps://twitter.com/elonmuskとなります。ユーザーID を完全な URL に変換するためには、以下の Python コードを使用して、プレフィックスhttps://twitter.com/とユーザーID を結合します：

def main(id: str) -> dict:
    return {
        "url": f"https://twitter.com/{id}"
    }

セキュリティ上の観点から、トークン値を平文で直接入力することは避けるべきです。これは推奨されるベストプラクティスではありません。実際、Dify の最新バージョンでは、トークン値を 環境変数 に設定できるようになっています。envをクリックしてAdd Variableを選択し、トークン値を設定すると、ノードに平文が表示されなくなります。あなたの Crawlbase API キーについては、こちらで確認できます。

/を入力することで、API キーを簡単に変数として挿入できます。

このノードが正しく動作するか確認するために、ノードの開始ボタンをタップしてください：

LLM ノード

さて、Crawlbase によってスクレイピングされた結果を分析し、コマンドを実行するために LLM を使用できます。値contextは HTTP リクエストノードからのbodyでなければなりません。以下はサンプルのシステムプロンプトです。

テスト実行

プレビューをクリックしてテスト実行を開始し、idに Twitter ユーザーID を入力してください。

例えば、Elon Musk のツイートを分析し、彼の口調で地球温暖化についてのツイートを書きたいと思います。

これは Elon らしいですか？笑右上隅にある公開をクリックして、あなたの Web サイトに追加してください。楽しんでください！

最後に…

他の X(Twitter) クローラー

この記事では、Crawlbase を紹介しました。これはおそらく利用可能な最も安価な Twitter クローラーサービスですが、時々ユーザーのツイートの内容を正しくスクレイピングできないことがあります。以前に紹介したwordware.aiが使用している Twitter クローラーサービスは Tweet Scraper V2 ですが、ホストされているプラットフォーム apify のサブスクリプションは月額 49 ドルです。

リンク

X@dify_ai
Dify の GitHub リポジトリ：https://github.com/langgenius/dify

​はじめに

​前提条件

​Crawlbase の登録

​Dify へのサインイン

​LLM プロバイダーの設定

​Chatflow の作成

​Chatflow にノードを追加

​開始ノード

​コードノード

​LLM ノード

​テスト実行

​最後に…

​他の X(Twitter) クローラー

​リンク