无论做什么研究工作，都需要及时获取最新的外部信息。一个传统的方法是，收藏自己感兴趣的网址，然后每天挨个打开一遍，这种方法耗时耗力。

最近看到公众号《数字生命卡兹克》的一篇分享20个群都来问我的AI早报，是这么做的。给了我们启发，笔者尝试了借助AI制作宏观信息日报的方法，分享如下：

总的来说，可以分为三步：

第一步，寻找自己感兴趣的网站，并转换成XML格式；

第二步，借助AI写代码提取信息；

第三步，借助大模型的API接口处理自己感兴趣的信息，并保存。

第一步，举个例子，我们对圣路易斯联储的工作论文比较感兴趣，希望保持跟踪，网页内容如下：

然后我们将其转换成XML文件如下：

之所以转换成XML文件，主要是便于后续提取信息。从XML文件看，item 包含了感兴趣的文章信息，其中，title 是标题，link 是链接，description 是摘要，pubDate 是发布日期。

第二步，我们借助AI写代码提取相关信息

import feedparser
from datetime import datetime, timedelta
import tkinter as tk
from tkinter import simpledialog
import re


def extract_second_paragraph(description):
    match = re.search(r'<p>(.*?)</p>.*?<p>(.*?)</p>', description, re.DOTALL)
    if match:
        return match.group(2).strip()
    return description


def fetch_rss_feed(url, days_to_show):
    try:
        feed = feedparser.parse(url)

        if feed.bozo:
            raise Exception(f"Error parsing feed: {feed.bozo_exception}")

        current_date = datetime.now().date()

        print(f"Title: {feed.feed.title}")
        print(f"Link: {feed.feed.link}")
        print(f"Description: {feed.feed.description}")
        print("\n")

        for entry in feed.entries:
            if 'published' in entry:
                published_date = datetime.strptime(entry.published, "%a, %d %b %Y %H:%M:%S %z").date()
                if current_date - timedelta(days=days_to_show) <= published_date <= current_date:
                    print(f"Title: {entry.title}")
                    print(f"Link: {entry.link}")
                    formatted_date = published_date.strftime("%Y-%m-%d")
                    print(f"Published: {formatted_date}")

                    summary = extract_second_paragraph(entry.summary)
                    print(f"Summary: {summary}")
                    print("\n")
    except Exception as e:
        print(f"An error occurred: {e}")


def main():
    xml_url = "your.xml"

    root = tk.Tk()
    root.withdraw()

    days_to_show = simpledialog.askinteger("Input", "Enter the number of days to show:", parent=root, minvalue=1)

    if days_to_show is not None:
        fetch_rss_feed(rss_url, days_to_show)
    else:
        print("No number entered. Exiting.")


if __name__ == "__main__":
    main()
 

在上述代码中，我们除了提取相关信息之外，还做了一个额外的操作，就是把发布日期转换成了DateTime格式，并提供了一个窗口，供用户输入一个数字X，来提取当前日期X天之前至今的文章。如果每天都运行一遍的话，也可以设置默认值为1天。

运行后，我们可以看到提取结果：

第三步，我们希望对提取结果做一些处理，比如说把摘要翻译成英文，并导出外部文件。

我们使用的是智谱AI大模型，智谱AI给出了一个参考示例：

from zhipuai import ZhipuAI

# 初始化ZhipuAI客户端，请替换""为您的实际API Key
client = ZhipuAI(api_key="your_api") 

# 调用翻译模型，这里以"embedding-2"模型为例，输入需要翻译的文本
response = client.embeddings.create(
    model="embedding-2", #填写需要调用的模型编码
    input="你好",
)

# 打印翻译结果
print(response)
 

我们把智谱AI嵌入，并可以获得我们想要的结果了。如果有多个感兴趣的网站，可以逐一提取并合并，就可以获取我们感兴趣的宏观信息日报了。