Đây là cách tôi thu thập dữ liệu 99% các trang web thông qua LLM.

1. Giới thiệu về thu thập dữ liệu trên web vào năm 2024
2. Nhu cầu về dịch vụ thu thập dữ liệu trên web
3. Thu thập dữ liệu từ các trang web công cộng và đơn giản
4. Điều hướng các trang web phức tạp
5. Triển khai tự động hóa với AgentQL
6. Các trường hợp sử dụng nâng cao và nhiệm vụ lý luận
7. Các thực tiễn tốt nhất cho thu thập dữ liệu trên web vào năm 2024
8. Kết luận và tương lai của thu thập dữ liệu trên web
9. Câu hỏi thường gặp

Giới thiệu về thu thập dữ liệu trên web vào năm 2024

Thu thập dữ liệu trên web đã phát triển đáng kể, đặc biệt là với những tiến bộ trong công nghệ AI vào năm 2024. Truyền thống, các doanh nghiệp, đặc biệt là trong lĩnh vực thương mại điện tử và tổng hợp dữ liệu, đã đầu tư nhiều nguồn lực kỹ thuật để thu thập dữ liệu từ internet. Quá trình này liên quan đến việc mô phỏng các trình duyệt web và thực hiện các yêu cầu HTTP để lấy nội dung HTML, sau đó là phân tích tùy chỉnh để trích xuất thông tin cụ thể. Tuy nhiên, sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã biến đổi bối cảnh này, giúp tự động hóa các nhiệm vụ thu thập dữ liệu trên web trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn.

Nhu cầu về dịch vụ thu thập dữ liệu trên web

Các nền tảng tự do như Upwork cho thấy nhu cầu ngày càng tăng về dịch vụ thu thập dữ liệu trên web. Các doanh nghiệp liên tục tìm kiếm những cá nhân có kỹ năng để phát triển các công cụ thu thập dữ liệu tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ. Các trường hợp sử dụng dao động từ việc tạo khách hàng tiềm năng và nghiên cứu thị trường đến phân tích giá cả cạnh tranh. Sự gia tăng của LLMs đã giảm đáng kể chi phí và độ phức tạp của việc xây dựng các công cụ thu thập dữ liệu, cho phép các doanh nghiệp vừa và nhỏ tiếp cận các giải pháp mà trước đây họ không thể với tới.

Thu thập dữ liệu từ các trang web công cộng và đơn giản

Các trang web công cộng, chẳng hạn như Wikipedia hoặc các trang web công ty B2B khác nhau, thường gặp phải những thách thức độc đáo do cấu trúc động của chúng. Truyền thống, mỗi trang web yêu cầu một công cụ thu thập dữ liệu được xây dựng tùy chỉnh. Tuy nhiên, LLMs đã giới thiệu các khả năng cho phép trích xuất thông tin có cấu trúc từ dữ liệu không có cấu trúc. Bằng cách sử dụng các tính năng như đầu ra có cấu trúc của OpenAI, người dùng có thể xác định các cấu trúc dữ liệu cụ thể để thu thập, đảm bảo kết quả nhất quán và đáng tin cậy.

Điều hướng các trang web phức tạp

Một số trang web cần có các tương tác phức tạp để thu thập dữ liệu, chẳng hạn như đăng nhập đăng ký hoặc điều hướng qua các cửa sổ pop-up. Đối với những tình huống này, việc mô phỏng tương tác của con người trở nên cần thiết. Các công cụ như Selenium, Puppeteer và Playwright thường được sử dụng để tự động hóa những tương tác này. Thách thức nằm ở việc xác định chính xác các yếu tố giao diện người dùng (UI) cần tương tác, điều này có thể được giải quyết bằng cách sử dụng các gói như AgentQL để đơn giản hóa quy trình.

Triển khai tự động hóa với AgentQL

AgentQL đơn giản hóa nhiệm vụ xác định các yếu tố giao diện người dùng và cho phép người dùng tự động hóa các tương tác với các trang web phức tạp. Ví dụ, khi được giao nhiệm vụ thu thập dữ liệu từ các bài đăng việc làm trên một trang yêu cầu đăng nhập, người dùng có thể tận dụng AgentQL để xác định các biểu mẫu đăng nhập và điều hướng qua các trang. Cách tiếp cận này không chỉ nâng cao hiệu quả mà còn đảm bảo rằng công cụ thu thập dữ liệu có thể thích ứng với nhiều trang web có quy trình làm việc tương tự.

Các trường hợp sử dụng nâng cao và nhiệm vụ lý luận

Một số nhiệm vụ thu thập dữ liệu trên web liên quan đến các yêu cầu mơ hồ từ người dùng cần có khả năng lý luận và lập kế hoạch nâng cao. Ví dụ, tìm chuyến bay rẻ nhất trong một khoảng thời gian xác định liên quan đến việc điều hướng nhiều trang web và đưa ra quyết định dựa trên nhiều yếu tố khác nhau. Trong khi loại tự động hóa này vẫn đang ở giai đoạn đầu, các công ty đang khám phá các cách để phát triển các tác nhân web tự động có khả năng hoàn thành các quy trình làm việc phức tạp.

Các thực tiễn tốt nhất cho thu thập dữ liệu trên web vào năm 2024

Để triển khai hiệu quả việc thu thập dữ liệu trên web vào năm 2024, điều quan trọng là phải hiểu các khả năng của LLMs và các công cụ có sẵn cho tự động hóa. Việc sử dụng các dịch vụ tối ưu hóa nội dung web cho việc tiêu thụ của LLM có thể nâng cao đáng kể độ chính xác và hiệu quả của việc trích xuất dữ liệu. Ngoài ra, việc tận dụng các khung như AgentQL có thể đơn giản hóa quy trình tương tác với các trang web phức tạp, giúp dễ dàng xây dựng các giải pháp thu thập dữ liệu mạnh mẽ.

Kết luận và tương lai của thu thập dữ liệu trên web

Bối cảnh thu thập dữ liệu trên web đang thay đổi nhanh chóng, được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong công nghệ AI và tự động hóa. Khi các doanh nghiệp ngày càng phụ thuộc vào những hiểu biết dựa trên dữ liệu, nhu cầu về các giải pháp thu thập dữ liệu hiệu quả sẽ tiếp tục tăng. Bằng cách áp dụng các thực tiễn tốt nhất và sử dụng các công cụ mới nhất, cá nhân và tổ chức có thể tận dụng sức mạnh của việc thu thập dữ liệu trên web để đạt được lợi thế cạnh tranh trong các ngành công nghiệp tương ứng của họ.

Câu hỏi thường gặp

Q: Thu thập dữ liệu trên web là gì và nó đã phát triển như thế nào vào năm 2024?
A: Thu thập dữ liệu trên web là quá trình trích xuất dữ liệu từ các trang web. Vào năm 2024, nó đã phát triển đáng kể nhờ những tiến bộ trong công nghệ AI, đặc biệt là với sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), giúp tự động hóa các nhiệm vụ thu thập dữ liệu trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn.
Q: Tại sao lại có nhu cầu ngày càng tăng về dịch vụ thu thập dữ liệu trên web?
A: Có nhu cầu ngày càng tăng về dịch vụ thu thập dữ liệu trên web vì các doanh nghiệp đang tìm kiếm những cá nhân có kỹ năng để phát triển các công cụ thu thập dữ liệu tùy chỉnh cho nhiều nhu cầu khác nhau như tạo khách hàng tiềm năng, nghiên cứu thị trường và phân tích giá cả cạnh tranh. Sự gia tăng của LLMs đã giảm chi phí và độ phức tạp của việc xây dựng những công cụ này.
Q: Những thách thức nào liên quan đến việc thu thập dữ liệu từ các trang web công cộng và đơn giản?
A: Các trang web công cộng thường có cấu trúc động yêu cầu các công cụ thu thập dữ liệu được xây dựng tùy chỉnh. Tuy nhiên, LLMs có thể giúp trích xuất thông tin có cấu trúc từ dữ liệu không có cấu trúc, cho phép người dùng xác định các cấu trúc dữ liệu cụ thể để có kết quả nhất quán.
Q: Làm thế nào để bạn điều hướng các trang web phức tạp để thu thập dữ liệu?
A: Điều hướng các trang web phức tạp thường yêu cầu mô phỏng các tương tác của con người, chẳng hạn như đăng nhập hoặc xử lý các cửa sổ pop-up. Các công cụ như Selenium, Puppeteer và Playwright thường được sử dụng cho mục đích này, cùng với các gói như AgentQL để đơn giản hóa việc xác định các yếu tố giao diện người dùng.
Q: AgentQL là gì và nó hỗ trợ như thế nào trong việc thu thập dữ liệu trên web?
A: AgentQL là một công cụ đơn giản hóa nhiệm vụ xác định các yếu tố giao diện người dùng trên các trang web phức tạp, cho phép người dùng tự động hóa các tương tác. Nó giúp xác định các biểu mẫu đăng nhập và điều hướng qua các trang, nâng cao hiệu quả và khả năng thích ứng của các công cụ thu thập dữ liệu.
Q: Một số trường hợp sử dụng nâng cao cho thu thập dữ liệu trên web là gì?
A: Các trường hợp sử dụng nâng cao cho thu thập dữ liệu trên web bao gồm các nhiệm vụ yêu cầu lý luận và lập kế hoạch, chẳng hạn như tìm chuyến bay rẻ nhất trong một khoảng thời gian xác định. Điều này liên quan đến việc điều hướng nhiều trang web và đưa ra quyết định dựa trên nhiều yếu tố khác nhau, với các công ty đang khám phá các tác nhân web tự động cho các quy trình làm việc phức tạp.
Q: Các thực tiễn tốt nhất cho thu thập dữ liệu trên web vào năm 2024 là gì?
A: Các thực tiễn tốt nhất cho thu thập dữ liệu trên web vào năm 2024 bao gồm hiểu các khả năng của LLMs, sử dụng các dịch vụ tối ưu hóa nội dung web cho việc tiêu thụ của LLM, và tận dụng các khung như AgentQL để đơn giản hóa các tương tác với các trang web phức tạp.
Q: Tương lai của thu thập dữ liệu trên web sẽ ra sao?
A: Tương lai của thu thập dữ liệu trên web rất hứa hẹn, được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong công nghệ AI và tự động hóa. Khi các doanh nghiệp ngày càng phụ thuộc vào những hiểu biết dựa trên dữ liệu, nhu cầu về các giải pháp thu thập dữ liệu hiệu quả sẽ tiếp tục tăng, cung cấp lợi thế cạnh tranh trong nhiều ngành công nghiệp.