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Quer pegar informação de sites e virar dados fáceis de usar? Com Crawl4AI e um LLM isso é possível. Você não precisa ser programador experiente. Só precisa seguir passos simples. Aqui você verá como instalar, configurar e extrair dados em formato estruturado.
Scraping tradicional pega texto cru. Depois vem muito trabalho para entender o que é nome, número ou estatística. Um LLM pode ler o HTML e devolver dados com formato, como nomes, jogos, passes completados. Isso torna o processo mais rápido. Mas lembre: LLMs podem errar. Sempre valide os resultados.
Vou mostrar como instalar o pacote, rodar um exemplo simples e usar um modelo para extrair dados em esquema. Também explico opções de provedor e como lidar com textos grandes com chunking. No final, você saberá checar os dados e ajustar as configurações.
Primeiro, instale com pip. No terminal, rode: pip install -U crawl4ai. Se você usa uma ferramenta de ambientes, pode colocar antes. Depois rode o setup se o instalador pedir. Verifique com crawl4ai-do. Se tudo estiver certo, esse comando mostra que a instalação funcionou.
Para testar, há um exemplo que puxa o HTML de uma página. Isso serve para ver se a ferramenta lê sites. Em seguida, vamos integrar um LLM para extrair dados estruturados.
A ideia é criar um modelo de dados com Pydantic. Cada campo tem uma descrição curta. Isso ajuda o LLM a entender o que deve extrair. Exemplo de campos: nome do jogador, jogos jogados, passes completos, passes tentados.
No arquivo de configuração você define o navegador e a estratégia. Para o navegador, defina headless: true se não quiser abrir janelas. Use verbose: true para ver logs no terminal.
Na parte de execução, escolha a estratégia de extração. Para usar um LLM, selecione a estratégia LLM. Defina o schema (o modelo Pydantic) e inclua instruções. Essas instruções são o prompt que guia o LLM.
Você pode usar diferentes provedores. Um exemplo é OpenRouter. No config, informe o provedor, o modelo (por exemplo, Qwen-3), o base URL e o token. Se quiser rodar local, use Ollama e ajuste o base URL para algo como http://localhost:11434.
| Provedor | Modelo | Onde rodar | Observação | | --- | --- | --- | --- | | OpenRouter | Qwen-3 | Nuvem | Requer base URL e token | | Ollama | Modelos locais | Local | Boa opção sem internet | | OpenAI | gpt-4 / gpt-4o | Nuvem | Bem usado para extração complexa |
Um ponto importante é a validação. LLMs são não determinísticos. Isso quer dizer que a mesma página pode gerar respostas ligeiramente diferentes. Sempre confira uma amostra dos dados. Você pode até usar outro LLM como juiz para validar resultados.
Se o modelo for menor ou limitado, use chunking. Ative a opção apply_chunking: true e defina o tamanho em tokens, por exemplo 1024. Assim a página é dividida em partes menores. O LLM processa cada parte e retorna dados combinados.
No código, você terá uma função de crawler assíncrona. Ela pede o HTML e chama a extração. Ao final, imprima os resultados extraídos. Esses resultados devem seguir o modelo Pydantic que você criou.
Dica final: comece com testes pequenos. Extraia poucas linhas. Confira se os campos batem com a página. Depois aumente o alcance. Quando tudo estiver certo, use em escala.
Pronto para começar? Instale Crawl4AI e teste com um provedor. Se quiser rodar sem internet, experimente Ollama. Caso prefira nuvem, configure OpenRouter com seu token. Vá em frente e transforme páginas web em dados organizados agora mesmo.
Quer extrair dados da web com ajuda de IA? Crawl4AI junta um navegador que pega o HTML com um LLM. O LLM lê a página. Ele transforma texto em dados organizados. Você define um esquema com Pydantic. Depois, o sistema tenta preencher esse esquema automaticamente.
Um LLM é um grande modelo que entende e gera texto. Ele vê o HTML e acha onde estão os campos. Assim, consegue preencher nomes, números e estatísticas. LLMs são poderosos, mas não são perfeitos. Sempre valide os resultados. Você pode pedir outro LLM para checar os dados.
Crawl4AI tem opções simples. headless roda o navegador sem abrir janela. verbose mostra logs no terminal. Ele aceita vários provedores de modelo, como OpenRouter e Ollama, e também OpenAI, Gemini e Claude. Use a estratégia de extração por schema e envie instruções ao LLM.
| Recurso | O que faz | Exemplo | | --- | --- | --- | | headless | Roda sem abrir janela | headless = true | | verbose | Mostra logs | verbose = true | | providers | Escolha do LLM | OpenRouter / Ollama | | schema (Pydantic) | Define campos a extrair | classe com campos | | chunking | Divide texto em partes | apply_chunking = true, token = 1024 | | validação | Verifica se os dados batem | revisão manual ou LLM juiz |
Desenvolvedores que fazem integração vão achar útil. Analistas que precisam de dados estruturados também. Projetos de prova de conceito ficam fáceis de testar. Se quiser começar agora, experimente Crawl4AI com um modelo como OpenRouter ou Ollama.
Quer começar a extrair dados de sites com um LLM? Aqui está um guia simples. Primeiro, vamos instalar a ferramenta. Tudo é feito com comandos no terminal. Use o terminal do VS Code ou outro que preferir. Os comandos principais são curtos e fáceis.
Baixe ou clone o repositório com os exemplos. Depois, abra o terminal na pasta do projeto. Execute o comando pip install -U crawl4ai. Esse comando instala o pacote Crawl4AI. A instalação demora cerca de um minuto na primeira vez. Seja paciente. Se já instalou antes, pode pular essa etapa.
Após instalar, rode o script de configuração do projeto. O repositório costuma trazer um comando de setup. Ele pede a senha do sistema se necessário. Quando terminar, faça uma checagem final com crawl4ai-do. Esse comando mostra se a instalação foi bem-sucedida. Se aparecer uma mensagem de sucesso, você está pronto para o próximo passo.
Abra o VS Code e use o terminal integrado. Crie um ambiente virtual se quiser. Isso evita conflitos de versões. Se algo falhar, verifique o Python e o pip. Veja mensagens de erro no terminal. Muitas vezes a solução é reinstalar ou atualizar o pacote. Para permissões, use sudo no Linux ou macOS quando necessário. No Windows, rode o terminal como administrador se precisar.
Para extrair dados com LLM, você precisa escolher um provedor de modelo. Duas opções comuns são OpenRouter e Ollama. O OpenRouter é um serviço online. Você precisa colocar a URL base e o token de API. O Ollama roda localmente. Nesse caso, troque o provedor e use a URL local, por exemplo http://localhost:11434.
| Provedor | Tipo | URL / Base | Observação | | --- | --- | --- | --- | | OpenRouter | Nuvem (hosted) | openrouter.ai/api/v1 | Use token de API. Bom para modelos grandes. | | Ollama | Local | http://localhost:11434 | Roda no seu computador. Útil sem conexão externa. |
Na configuração do projeto você define o provedor e o modelo. Por exemplo, use gpt-* ou outro nome de modelo. Sempre insira o token correto. Se for local com Ollama, ajuste a base URL para o host local.
Depois da instalação, é hora de extrair dados da web. A ideia é simples. Primeiro, o crawler pega o HTML da página. Depois, o LLM converte esse HTML em dados estruturados. Esses dados podem entrar em modelos do Pydantic. Isso ajuda a manter as informações organizadas.
Crie classes do Pydantic para cada tipo de dado. Por exemplo, para estatísticas de jogadores, defina campos como nome, jogos, passes completos e tentativas. Adicione descrições curtas em cada campo. Isso ajuda o LLM a entender o que extrair.
No arquivo de configuração, escolha a estratégia LLM. Ajuste itens como verbose para ver logs. Use headless no navegador para não abrir janelas. Coloque o schema Pydantic na configuração. Acrescente instruções simples no prompt para guiar o modelo.
Também é possível rodar um exemplo rápido para verificar se tudo funciona. Troque a URL de exemplo por qualquer site que queira testar. O crawler retornará o HTML e, depois, o LLM fará a extração para o schema.
LLMs não são 100% determinísticos. Eles podem errar ou variar respostas. Por isso é importante validar os dados depois da extração. Você pode usar um segundo LLM como juiz. Ou fazer checagens automáticas com regras simples.
Se usar modelos menores, ative o recurso de chunking. O chunking divide o conteúdo em pedaços. Cada pedaço tem um limite de tokens. Isso evita sobrecarregar o modelo. Por exemplo, defina apply_chunking=true e chunk_size=1024. Assim, a extração roda por partes e fica mais robusta.
| Recurso | Por que usar | Exemplo | | --- | --- | --- | | Pydantic | Garante formato dos dados | Classes com campos e descrições | | Chunking | Melhora extração em modelos pequenos | apply_chunking=true, chunk_size=1024 | | Validação | Evita erros e inconsistências | Regras ou LLM juiz |
Aqui estão os comandos principais. Use o terminal para rodar. Teste com uma página simples primeiro. Verifique os logs se algo falhar.
Pronto. Agora você tem um caminho claro para começar com Crawl4AI, LLMs e extração de dados. Experimente trocar provedores e testar diferentes modelos. Se quiser, comece já a rodar os exemplos e validar os resultados.
Quer extrair dados da web com a ajuda de uma IA e obter resultados já em formato organizado? Aqui você vai aprender como criar um schema com Pydantic e depois usar uma estratégia que chama um LLM para preencher esse schema direto do site. É uma forma fácil de transformar HTML em dados prontos para usar.
Um modelo Pydantic é uma classe que descreve os campos que você quer extrair. Por exemplo, para estatísticas de futebol americano, crie uma classe com nome do jogador, jogos, passes completados e passes tentados. Cada campo vira um atributo da classe. Use tipos simples, como str e int. Assim, o LLM sabe exatamente o formato que deve retornar. Modelos claros deixam a extração mais precisa.
Adicione validações básicas no modelo. Por exemplo, defina que jogos e passes são números inteiros. Isso ajuda a detectar erros no resultado. Se o LLM devolver texto onde deveria ter número, você consegue identificar e corrigir.
Para guiar o modelo, inclua descrições curtas em cada campo. Escreva frases simples que expliquem o que cada campo significa. Por exemplo: "games_played: número de jogos disputados na temporada". Também é útil mostrar um exemplo de como o resultado final deve aparecer. Um exemplo pequeno aumenta muito a chance de o LLM devolver dados no formato certo.
Pense no prompt como uma instrução clara. Diga ao LLM para preencher o schema e nada mais. Peça para retornar JSON válido que bata com o seu modelo. Quanto mais claro, melhor.
Você pode testar usando uma página de estatísticas da ESPN. Crie o modelo Pydantic com os campos que quer. Configure o crawler para puxar o HTML da página. Em seguida, peça ao LLM para ler esse HTML e preencher o schema. O resultado será uma lista de objetos com as estatísticas de cada jogador.
Ao validar alguns resultados, você vai ver que a maior parte está correta. Às vezes aparecem erros pequenos. Isso é normal. Lembre-se: modelos de linguagem têm comportamento não determinístico. Sempre verifique amostras dos dados antes de usar em produção.
Algumas opções são chave para rodar bem a extração. A opção headless controla se o navegador abre uma janela visível. Deixe true para não ver janelas. A opção verbose mostra logs no terminal. Use true quando estiver testando. A run config é onde você escolhe a estratégia de extração, o provedor de modelo e o schema.
| Opção | O que faz | Valor comum | | --- | --- | --- | | headless | Mostra ou esconde a janela do navegador | true | | verbose | Exibe logs para depuração | true | | extraction_strategy | Define usar LLM ou outro método | LLM | | provider | Serviço que roda o modelo | OpenRouter ou Ollama | | schema | Modelo Pydantic usado para extrair | Classe definida pelo usuário | | chunking | Divide o texto em pedaços para modelos pequenos | true (ex.: 1024 tokens) |
Sobre provedores: você pode usar OpenRouter apontando para a API oficial e incluindo seu token. Ou usar Ollama para modelos locais, mudando a base URL para localhost. Escolha o que tiver disponível e que for mais econômico para você.
Outro ajuste útil é o chunking. Se o modelo for pequeno, divida o conteúdo em partes menores. Por exemplo, peça para processar 1024 tokens por vez. Isso reduz erros e evita estouros de memória. Para modelos grandes, você pode não precisar desse recurso.
Sempre inclua instruções claras no campo de prompt dentro da run config. Mostre o schema, explique cada campo e peça JSON limpo. Peça também para justificar valores duvidosos. Isso ajuda a detectar quando o LLM está “adivinhando”.
Validação é muito importante. Depois que o LLM preencher o schema, verifique alguns registros. Compare com a página original. Se algo parecer errado, ajuste o prompt ou o modelo. Você também pode usar outro LLM como juiz. Peça para revisar e dizer se os valores batem com a fonte. Isso aumenta a confiança nos dados.
Quer começar agora? Teste com Crawl4AI, crie sua classe Pydantic e escolha um provedor como OpenRouter ou Ollama. Ative chunking se usar modelos menores. Valide os resultados e ajuste o prompt até ficar bom. Vá em frente e comece a extrair seus dados!
Quer evitar que dados errados apareçam quando você usa LLMs para Crawl4AI e web scraping? LLMs nem sempre dão a mesma resposta. Eles podem “adivinhar” ou pular informação. Isso é chamado de não-determinismo. Grandes páginas web também causam problema. O texto é muito longo para alguns modelos. Aqui vamos ver como reduzir esses riscos. Usamos exemplos com OpenRouter e Ollama, e com esquemas feitos em Pydantic. No fim, você terá dicas práticas para extrair dados confiáveis.
Chunking significa dividir a página em partes menores. Cada parte é enviada ao modelo separadamente. Isso ajuda quando o modelo tem limite de tokens. Em configuração, ative apply_chunking e escolha um tamanho de token, por exemplo 1024. Assim o sistema faz várias iterações com pedaços menores. Chunking evita que o modelo perca contexto por causa do tamanho. Também reduz erros em modelos pequenos, como alguns modelos locais. Use chunking quando a página for longa ou quando o modelo não suporta muitos tokens.
Modelos maiores são mais precisos. Mas custam mais e usam mais tempo. Modelos locais, via Ollama, são baratos depois que você os instala. Porém, são menores e podem errar mais. Serviços como OpenRouter dão acesso a modelos grandes na nuvem. Eles costumam ser mais confiáveis, mas têm custo por uso. Pense no volume de páginas e no orçamento. Teste modelos diferentes antes de escolher.
| Modelo/Serviço | Tamanho típico | Custo | Velocidade | Uso recomendado | | --- | --- | --- | --- | --- | | OpenRouter (nuvem) | Grande | Médio/Alto | Rápido | Extração precisa em escala | | Ollama (local) | Pequeno/Médio | Baixo após setup | Depende do hardware | Testes locais e protótipos | | Modelos pequenos (local) | Pequeno | Muito baixo | Rápido | Tarefas simples e baixo custo |
LLMs podem produzir respostas plausíveis, mas erradas. Sempre verifique os dados. Faça checagens manuais em amostras. Compare valores com a página fonte. Outra opção é pedir a um LLM diferente para checar os resultados. Use um segundo modelo como juiz. Ele pode apontar inconsistências. Mas não confie só no juiz. Faça também validação por regras: tipos, formatos e intervalos. Por exemplo, campos numéricos não devem ter letras. Se usar Pydantic, valide os tipos no esquema. Assim você descobre campos faltando ou com formato errado.
Alguns erros aparecem sempre. Um é o parsing errado: o HTML muda e o modelo não encontra o dado. Outra é campo faltando: o modelo omite uma coluna do esquema. Também há duplicatas ou dados deslocados. Aqui vão soluções simples.
Use sempre um pequeno ciclo de teste. Extraia uma página. Valide os dados. Ajuste o esquema ou o prompt. Repita até reduzir os erros. Lembre que LLMs são úteis, mas precisam de guia. Bons prompts e um schema claro fazem grande diferença.
Pronto para testar? Experimente Crawl4AI com um modelo de sua escolha. Ative chunking se a página for grande. Valide os resultados com regras e checagens manuais. Se quiser rodar local, tente Ollama. Se prefere nuvem, experimente OpenRouter. Comece pequeno. Ajuste conforme precisa. Boa extração!
Quer automatizar a extração de dados com LLM e manter tudo confiável e legal? Aqui vão dicas simples e práticas.
Agende execuções regulares. Salve logs claros para ver o que deu certo ou errado. Use alertas por e‑mail ou ferramenta de monitoramento quando algo falhar. Teste a integridade dos dados com Pydantic para validar esquemas. Para LLMs menores, aplique chunking para dividir o texto. Se usar modelos remotos, escolha OpenRouter; se usar local, considere Ollama.
Sempre leia o robots.txt e as regras do site. Respeite limites de acesso e não sobrecarregue o servidor. Guarde provas de consentimento quando usar dados sensíveis. Se houver dúvida, peça permissão.
Comece testando com um site pequeno. Use Crawl4AI para orquestrar o scraping e os modelos LLM. Rode extrações, valide com Pydantic, e ajuste chunking se necessário. Teste agora e veja os dados estruturados em ação.
