Вот как я собираю данные с 99% веб-сайтов с помощью LLM.

1. Введение в веб-скрейпинг в 2024 году
2. Рост ИИ в веб-скрейпинге
3. Скрейпинг публичных и простых сайтов
4. Проблемы со сложными сайтами
5. Использование агентных систем для автоматизации
6. Лучшие практики веб-скрейпинга
7. Заключение и будущее веб-скрейпинга
8. Часто задаваемые вопросы

Введение в веб-скрейпинг в 2024 году

Веб-скрейпинг претерпел значительные изменения благодаря достижениям в области ИИ, особенно в 2024 году. Традиционно компании, особенно в электронной коммерции и агрегировании данных, инвестировали значительные инженерные ресурсы в сбор данных из интернета. Этот процесс включал в себя имитацию веб-браузеров и выполнение HTTP-запросов для получения HTML-контента, за которым следовало индивидуальное парсинг для извлечения соответствующей информации. Однако динамическая природа структуры сайтов часто делала эти скрипты неэффективными при изменениях, что приводило к постоянным затратам на обслуживание.

Рост ИИ в веб-скрейпинге

Введение больших языковых моделей (LLMs) и агентных систем значительно снизило стоимость и сложность создания веб-скрейперов. Эти решения на основе ИИ могут автоматизировать задачи, которые ранее требовали много труда, позволяя компаниям эффективно собирать данные для различных целей, включая генерацию лидов, рыночные исследования и конкурентный анализ. Спрос на услуги веб-скрейпинга очевиден на фриланс-платформах, таких как Upwork, где каждую минуту появляются многочисленные вакансии, ищущие экономичные решения для скрейпинга.

Скрейпинг публичных и простых сайтов

Когда речь идет о скрейпинге публичных и простых сайтов, таких как Википедия или страницы B2B-компаний, процесс стал более упрощенным благодаря помощи LLM. Эти модели могут извлекать структурированную информацию из неструктурированных HTML-данных, что облегчает сбор соответствующего контента. Функция структурированного вывода от OpenAI повышает надежность извлечения данных, позволяя пользователям определять конкретные структуры данных для захвата. Кроме того, LLM могут перемещаться по нескольким страницам сайта для агрегирования информации, значительно улучшая эффективность процесса скрейпинга.

Проблемы со сложными сайтами

Несмотря на достижения, скрейпинг сложных сайтов, требующих взаимодействия с пользователем, таких как аутентификация при входе или обработка всплывающих окон, остается проблемой. Многие новостные сайты, например, требуют подписки для доступа к контенту, а различные механизмы противодействия ботам могут препятствовать извлечению данных. Чтобы справиться с этими проблемами, веб-скрейперы должны эффективно имитировать взаимодействия человека. Инструменты, такие как Selenium, Puppeteer и Playwright, обычно используются для автоматизации этих взаимодействий, позволяя скрейперам перемещаться по сложным рабочим процессам.

Использование агентных систем для автоматизации

Агентные системы расширяют возможности веб-скрейперов, позволяя им выполнять сложные задачи рассуждения. Например, когда им поручено найти самый дешевый рейс или забронировать билеты на концерт, эти системы могут автономно перемещаться по различным сайтам, принимая решения на основе заданных пользователем критериев. Хотя эта область все еще экспериментальная, компании активно исследуют эти передовые случаи использования, демонстрируя потенциал полностью автономных веб-агентов.

Лучшие практики веб-скрейпинга

Чтобы эффективно реализовать веб-скрейпинг, важно применять лучшие практики, адаптированные к различным категориям сайтов. Для публичных и простых сайтов ключевым является использование LLM для извлечения структурированных данных. Для более сложных сайтов использование инструментов, которые имитируют взаимодействия с пользователем, таких как AgentQL, может упростить процесс скрейпинга. Это включает в себя идентификацию элементов пользовательского интерфейса и автоматизацию взаимодействий, таких как вход в систему и навигация по страницам, для сбора комплексных данных.

Заключение и будущее веб-скрейпинга

По мере того как ИИ продолжает развиваться, ландшафт веб-скрейпинга, вероятно, станет еще более эффективным и доступным. Интеграция LLM и агентных систем открывает захватывающие возможности для компаний автоматизировать процессы сбора данных. Оставаясь в курсе последних инструментов и технологий, организации могут использовать мощь ИИ для улучшения своих возможностей веб-скрейпинга и получения ценных инсайтов из онлайн-данных.

Часто задаваемые вопросы

В: Что такое веб-скрейпинг?
О: Веб-скрейпинг — это процесс автоматического извлечения данных с веб-сайтов, традиционно включающий имитацию веб-браузеров и выполнение HTTP-запросов для получения HTML-контента.
В: Как ИИ изменил веб-скрейпинг в 2024 году?
О: Достижения в области ИИ, особенно с большими языковыми моделями (LLMs) и агентными системами, значительно снизили стоимость и сложность создания веб-скрейперов, сделав сбор данных более эффективным.
В: Какие типы сайтов легче всего скрейпить?
О: Публичные и простые сайты, такие как Википедия или страницы B2B-компаний, легче всего скрейпить благодаря способности LLM извлекать структурированную информацию из неструктурированных HTML-данных.
В: Какие проблемы возникают при скрейпинге сложных сайтов?
О: Сложные сайты, требующие взаимодействия с пользователем, такие как аутентификация при входе или обработка всплывающих окон, представляют собой проблемы из-за механизмов противодействия ботам и необходимости имитации взаимодействий человека.
В: Что такое агентные системы в веб-скрейпинге?
О: Агентные системы расширяют возможности веб-скрейперов, позволяя им автономно выполнять сложные задачи рассуждения, такие как поиск самого дешевого рейса или бронирование билетов на основе заданных пользователем критериев.
В: Какие лучшие практики для веб-скрейпинга?
О: Лучшие практики включают использование LLM для извлечения структурированных данных на простых сайтах и использование инструментов, которые имитируют взаимодействия с пользователем для сложных сайтов, обеспечивая комплексный сбор данных.
В: Каково будущее веб-скрейпинга?
О: Будущее веб-скрейпинга выглядит многообещающим с продолжающимся развитием ИИ, что приведет к более эффективным и доступным процессам сбора данных через интеграцию LLM и агентных систем.