- Tài nguyênCông cụ trực tuyến
- Định giá
- Giới thiệu
- Nhà phát triển
VN
Bạn có thấy web có nhiều thông tin nhưng khó lấy không? Trang web thay đổi liên tục. Nếu lấy được dữ liệu đúng, ta có thể làm nhiều việc hay. Giờ đây có cách mới. Kết hợp crawl4ai và LLM giúp việc cào web đơn giản hơn. Nhưng cũng cần chú ý chi phí và cách dùng sao cho đúng.
Cách cũ dùng quy tắc tĩnh. Ví dụ như Beautiful Soup. Bạn phải viết nhiều luật. Nếu cấu trúc trang thay đổi, mã hỏng ngay. Trang web hiện nay có JavaScript, iframe, đồ họa. Trình duyệt tạo nội dung động. Trình cào cũ khó hiểu phần hiển thị. Kết quả là tốn nhiều thời gian để sửa mã.
crawl4ai dùng mô hình ngôn ngữ để hiểu trang. Nó đọc trang, chuyển sang định dạng dễ xử lý. Rồi dùng LLM để trích xuất thông tin theo khuôn mẫu. Bạn có thể yêu cầu đầu ra là JSON extraction. Điều này giúp đưa trực tiếp vào cơ sở dữ liệu. Thêm nữa, crawl4ai có thể làm mà không cần LLM. Khi cần tiết kiệm, bạn vẫn có thể chỉ dùng công cụ này để xử lý.
Một ví dụ thực tế: khi thử với DeepSeek, tác giả dùng khoảng 150.000 token cho 25 yêu cầu. Tổng chi phí thử nhỏ, nhưng nếu làm hàng triệu yêu cầu thì chi phí sẽ tăng rất nhanh. Vì vậy khi làm ở quy mô lớn, bạn cần chọn mô hình nhanh và rẻ. Ví dụ Gemini flash thường nhanh hơn. Cần cân nhắc giữa tốc độ và tiền.
| Tiêu chí | Cách cào web truyền thống | Crawl4AI + LLM | | --- | --- | --- | | Độ khó ban đầu | Cao. Phải viết nhiều quy tắc. | Thấp. Mô hình hiểu cấu trúc tự động. | | Xử lý trang động | Khó, cần Playwright hoặc Selenium. | Tốt hơn. Tích hợp trình duyệt và Markdown. | | Đầu ra có cấu trúc | Cần mã thêm để format. | Có thể ra thẳng JSON extraction. | | Chi phí khi scale | Chi phí chủ yếu cho hạ tầng. | Có thể cao do token và mô hình. | | Độ linh hoạt | Thấp khi trang thay đổi. | Cao. Có thể điều chỉnh bằng prompt. |
Mục tiêu là cho bạn cách nhanh để thử. Bạn sẽ biết các bước chính. Bạn cũng biết chỗ cần chú ý. Cuối cùng là lời khuyên để bắt đầu. Nếu muốn dùng, đi làm luôn để có dữ liệu.
Lưu ý nhỏ. Mỗi mô hình trả lời khác nhau. Cùng một prompt có thể hoạt động tốt trên mô hình A nhưng kém trên mô hình B. Do đó hãy kiểm tra kỹ đầu ra. Nếu thấy tên lỗi hay thiếu, chỉnh prompt để yêu cầu cụ thể hơn. Ví dụ bắt mô hình ghi "tên đầy đủ" thay vì tên rút gọn.
Bạn có thể bắt đầu ngay. Cài Python, tạo virtualenv, cài crawl4ai và thử lấy một bảng đơn giản. Nếu cần tốc độ, thử Gemini flash. Nếu muốn thận trọng về chi phí, dùng chế độ không LLM của crawl4ai trước rồi thêm LLM sau.
Hãy thử ngay để thấy khác biệt. Bắt đầu sử dụng crawl4ai để lấy dữ liệu theo mẫu và xuất ra JSON extraction. Nếu bạn muốn kết quả nhanh, cân nhắc dùng Gemini flash. Chúc bạn thành công.
Bạn có bao giờ tự hỏi làm sao để lấy dữ liệu từ một trang web lớn mà không phải viết hàng trăm quy tắc? Công việc đó gọi là web scraping. Giờ có công cụ hiện đại giúp việc này dễ hơn. Hai tên nổi bật là DeepSeek và Gemini. Công cụ trung tâm để lấy nội dung và chuẩn hoá là crawl4ai. Bài viết này giải thích rõ ràng, theo từng phần, cách những công cụ đó hợp tác với nhau. Mục đích là giúp bạn hiểu và thử ngay bằng Python.
crawl4ai là một thư viện mã nguồn mở để lấy nội dung trang web. Nó dùng trình duyệt ẩn (headless) để đọc trang giống như người dùng. Sau đó, nó làm sạch nội dung và chuyển thành dạng dễ xử lý. Điểm mạnh chính là khả năng dùng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để trích xuất thông tin theo mẫu bạn muốn.
Một số tính năng quan trọng: nó chuyển trang thành markdown, hỗ trợ chia nhỏ văn bản (chunking), và cho phép tạo kết quả theo JSON extraction nếu bạn cần lưu vào cơ sở dữ liệu. Nếu không muốn dùng LLM, crawl4ai vẫn có thể tự trích xuất thông tin bằng thuật toán của nó.
Khi dùng crawl4ai, bạn thường cần cài thêm tiện ích như Playwright. Tiện ích này giúp tải trang, chạy JavaScript và xử lý iframe. Nếu gặp lỗi khi cài, chỉ cần cài phần mở rộng Playwright rồi thử lại.
Cả DeepSeek và Gemini đều là LLM. Chúng giúp đọc và hiểu trang web để xuất dữ liệu theo yêu cầu. Tuy nhiên, mỗi model có đặc điểm riêng. Dưới đây là bảng so sánh ngắn gọn để bạn chọn đúng công cụ cho công việc.
| Yếu tố | DeepSeek | Gemini (ví dụ Flash) | | --- | --- | --- | | Tốc độ | Trung bình - tùy phiên bản | Nhanh hơn với Flash | | Chi phí | Có thể thấp hoặc cao tuỳ dùng lượng token | Thường nhanh nên tốn token ít hơn cho cùng công việc | | Độ chính xác trích tên/chi tiết | Tốt nhưng cần prompt rõ | Tốt nhưng prompt có thể khác so với DeepSeek | | Tương thích với Crawl4AI | Hỗ trợ qua LightLM proxy | Hỗ trợ trực tiếp hoặc qua API | | Ưu điểm | Kiểm soát tốt đầu ra JSON | Xử lý nhanh, phù hợp khi cần tốc độ | | Nhược điểm | Có thể chậm và tốn token nếu nội dung lớn | Một số prompt từ model khác không ăn khớp ngay |
Một điểm quan trọng: cùng một hệ thống prompt không luôn chạy tốt trên mọi model. Bạn cần kiểm tra và điều chỉnh prompt cho từng model. Ví dụ, một prompt dùng với DeepSeek có thể cần sửa để chạy tốt trên Gemini.
LightLM proxy là cầu nối. Nó cho phép crawl4ai gọi nhiều loại LLM bằng cùng một giao diện. Nhờ vậy, bạn có thể đổi model mà không phải sửa toàn bộ mã nguồn. Khi tích hợp, bạn chỉ cần thay tên provider, token API, và đôi khi base URL.
Khi chọn provider, hãy nghĩ về hai điều chính: tốc độ và chi phí. Nếu bạn trích xuất nhiều trang, token sẽ tăng nhanh. Một lần thử nhỏ có thể dùng vài nghìn token. Khi làm quy mô lớn, chi phí có thể rất cao. Do đó, hãy cân nhắc dùng model nhanh và rẻ cho khối lượng lớn. Hoặc chỉ dùng LLM để xử lý những trang phức tạp.
Một số mẹo ngắn: 1) Cấu hình chunking để giảm token. 2) Yêu cầu đầu ra ở dạng JSON extraction để dễ lưu. 3) Rà soát dữ liệu sau khi chạy để tránh sai sót do model hiểu nhầm.
Tóm lại, kết hợp crawl4ai với DeepSeek hoặc Gemini giúp bạn lấy dữ liệu nhanh và có cấu trúc. Nhưng hãy chú ý tới chi phí token và sự khác nhau về prompt giữa các model. Nếu bạn muốn bắt đầu nhanh, hãy dùng Python để chạy một kịch bản đơn giản: cho URL, định nghĩa schema JSON, chọn model và để crawl4ai lo phần còn lại.
Hãy thử ngay: nếu bạn cần lấy bảng, danh sách hay thông tin chi tiết từ trang web, hãy tải và dùng crawl4ai cùng một LLM như DeepSeek hoặc Gemini. Bắt đầu bằng một ví dụ nhỏ, kiểm tra kết quả, rồi mở rộng dần.
Bạn muốn lấy dữ liệu từ trang web một cách dễ dàng bằng crawl4ai kết hợp với DeepSeek hoặc Gemini? Hướng dẫn này cho bạn các bước đơn giản. Ai cũng làm được. Không cần kiến thức quá sâu. Chỉ cần làm theo từng bước.
Trước hết, tạo một môi trường ảo bằng Python. Ví dụ: python -m venv env, rồi kích hoạt env. Trong môi trường này, cài các gói cơ bản. Các gói thường cần: crawl4ai, một proxy LLM như light-llm-proxy (nếu dùng), và các thư viện tiện ích. Câu lệnh cài ví dụ: pip install crawl4ai light-llm-proxy playwright. Việc dùng virtualenv giúp giữ máy sạch. Nếu muốn, ghi file requirements.txt để dễ cài lại.
Một số trang cần trình duyệt thật để tải nội dung. Nếu gặp lỗi về trình duyệt, cài Playwright và driver. Sau khi pip install playwright, chạy playwright install để cài các browser cần thiết. Nếu lệnh này báo lỗi, kiểm tra quyền cài đặt và kết nối mạng. Khi Playwright hoạt động, crawl sẽ render trang giống như trình duyệt thật.
Đừng để khóa API trực tiếp trong mã. Lưu vào biến môi trường. Ví dụ: export DEEPSEEK_API_KEY="..." hoặc export GEMINI_API_KEY="...". Nếu dùng proxy như light-llm-proxy, có thể cần thêm biến cho base URL. Kiểm tra tên biến theo tài liệu nhà cung cấp. Việc này an toàn hơn so với ghi khóa trong file code.
Một script cơ bản có vài phần chính. 1) Danh sách URL cần lấy. 2) Định nghĩa schema kết quả ở dạng JSON extraction (ví dụ: rank, model name, score, license). 3) Cấu hình LLM: provider, model, và token. 4) Chiến lược: yêu cầu output theo schema, input cho LLM ở dạng markdown, bật chunking để tách nội dung lớn. 5) Cấu hình trình duyệt và chạy crawl. Nếu muốn, có thể tắt xử lý iframe hoặc link ngoài. Lưu ý: crawl4ai có thể chạy mà không cần LLM — vẫn scrape được. Nhưng dùng LLM sẽ giúp chuyển HTML phức tạp thành JSON dễ dùng.
Một điểm quan trọng khác là chi phí. Khi dùng LLM để trích xuất, số token tăng nhanh. Trong ví dụ thử nghiệm, dùng DeepSeek tốn khoảng 150.000 token cho vài chục request. Tổng chi phí có thể tăng nếu bạn scale lên nhiều trang. Nếu muốn nhanh và rẻ ở quy mô lớn, cân nhắc dùng mô hình nhẹ như Gemini flash. Ngoài ra, luôn kiểm tra kết quả thủ công để đảm bảo đúng schema.
| Tuỳ chọn | Tốc độ | Chi phí | Độ chính xác | Ghi chú | | --- | --- | --- | --- | --- | | crawl4ai (không LLM) | Nhanh | Thấp | Tốt với rule | Không suy luận, cần xử lý thêm | | crawl4ai + DeepSeek | Trung bình | Cao | Rất tốt với hướng dẫn chi tiết | Chi phí token cao nếu nhiều trang | | crawl4ai + Gemini flash | Nhanh hơn | Thấp - trung bình | Tốt nếu prompt phù hợp | Thường nhanh và rẻ hơn mô hình lớn |
Một lưu ý với prompt: prompt hiệu quả trên mô hình này chưa chắc tốt trên mô hình kia. Ví dụ, cùng một hệ thống prompt có khi hoạt động tốt trên DeepSeek nhưng lại khác khi dùng Gemini. Vì vậy, hãy điều chỉnh nội dung yêu cầu và thử vài lần. Luôn so sánh kết quả với trang gốc.
Muốn bắt đầu ngay? Hãy thử cài Python, tạo virtualenv, và cài crawl4ai theo hướng dẫn. Sau đó, cấu hình biến môi trường cho DeepSeek hoặc Gemini, và chạy script mẫu. Nếu bạn cần tiết kiệm chi phí, thử chỉ dùng crawl4ai trước. Thử ngay để xem nó lấy dữ liệu thế nào.
Bạn có muốn lấy dữ liệu từ trang web nhanh và rõ ràng không? Dùng crawl4ai cùng LLM giúp ta chuyển nội dung lộn xộn thành dữ liệu có cấu trúc. Cách làm đúng sẽ tiết kiệm thời gian và tiền.
Trước khi chạy, hãy định nghĩa JSON extraction rõ ràng. Ví dụ: rank, model_name, score, confidence, words, org, license. Viết prompt bảo mô hình xuất ra đúng schema. Như vậy kết quả dễ lưu vào database.
crawl4ai thường chuyển trang sang markdown. Sau đó dùng chunking để cắt văn bản nhỏ. Điều này giúp LLM xử lý ít token hơn. Nếu dùng Playwright để tải trang, hãy kết hợp bước này.
| Mô hình | Tốc độ | Chi phí | | --- | --- | --- | | DeepSeek | Chậm | Trung bình | | Gemini | Nhanh | Cao | | crawl4ai (no LLM) | Nhanh nhất | Thấp |
Nếu không cần nội dung từ iframe hoặc liên kết ngoài, hãy tắt chúng. Điều này giảm lỗi và tiết kiệm token khi dùng LLM.
Luôn kiểm tra dữ liệu xuất ra. Các mô hình như DeepSeek và Gemini trả lời khác nhau. Thử vài prompt và so sánh. Nhớ cân nhắc chi phí token khi scale. Hãy thử dùng crawl4ai với Python để thực hành ngay.
Một thử nghiệm dùng DeepSeek tốn khoảng 150.000 tokens. Tổng chi phí nhỏ, khoảng $0.08, nhưng con số này sẽ tăng nhanh khi scale. Nếu bạn làm hàng nghìn trang, tiền và thời gian sẽ phình to. Hãy luôn theo dõi token và số request.
Khi cần tốc độ, chọn model nhẹ và rẻ. Gemini Flash thường nhanh hơn cho nhiều tác vụ. Với crawl4ai, bạn có thể đổi model dễ dàng. Dùng model nhanh giúp giảm thời gian chờ khi cào ở quy mô lớn.
| Model | Tốc độ | Chi phí/yiêu cầu | Khi nên dùng | | --- | --- | --- | --- | | DeepSeek | Trung bình | Vừa phải | Khi cần hiểu ngữ cảnh tốt | | Gemini Flash | Nhanh | Thấp | Scale nhanh, nhiều trang | | Không dùng LLM | Rất nhanh | Rất thấp | Khi chỉ cần HTML thô để trích xuất |
Nếu trang đơn giản, có bảng hoặc cấu trúc rõ ràng, bạn không cần LLM. Dùng chính crawl4ai để lấy HTML và chuyển thành JSON extraction. Cách này rẻ và nhanh hơn nhiều.
Muốn thử ngay? Hãy bắt đầu dùng crawl4ai với Python và Playwright để thấy khác biệt.
Bạn có muốn lấy dữ liệu từ một trang web nhanh chóng và lưu dưới dạng JSON? Hãy làm theo các bước đơn giản. Tạo môi trường ảo, cài đặt thư viện và chạy script bằng Python. Dùng crawl4ai để thu thập, rồi dùng LLM như DeepSeek hoặc Gemini để trích xuất cấu trúc. Nếu không muốn tốn phí, crawl4ai cũng có thể chạy không cần LLM. Nếu gặp lỗi trình duyệt, nhớ cài thêm Playwright.
Đọc tài liệu chính thức của crawl4ai để hiểu các tùy chọn. Tài liệu chỉ rõ cách cấu hình trình duyệt, cách truyền prompt cho LLM và cách xuất markdown. Ngoài ra, hướng dẫn cài Playwright giúp giải quyết lỗi trình duyệt.
| Giải pháp | Tốc độ | Chi phí | Điểm mạnh | | --- | --- | --- | --- | | DeepSeek (v3) | Chậm hơn | Trung bình | Chính xác, dễ điều khiển output | | Gemini Flash | Nhanh | Thấp hơn | Nhanh nhưng nhạy với prompt | | crawl4ai không dùng LLM | Nhanh nhất | Rất thấp | Rẻ, phù hợp khi không cần suy luận LLM |
Muốn thử ngay? Tải mã nguồn, tạo venv, chạy pip install, đặt API key và chạy file Python (ví dụ: web_scraping.py). Nếu cần kết quả chuẩn JSON, định nghĩa schema trước. Bắt đầu là cách nhanh nhất để biết công cụ này phù hợp với bạn hay không.
