Hvad er webscraping med en LLM-agent?

Indholdsfortegnelse :

Med fremkomsten af LLM-agenter er web scraping bliver smartere og mere selvstændig. Denne udvikling ændrer måden, hvorpå man får adgang til og bruger data online.

Det er fuldt ud muligt at lave webscraping med en LLM ved at give den klare instruktioner i naturligt sprog. Cristina for Alucare.fr

Hvad er webscraping med en LLM-agent?

📌 Som en påmindelse er web scraping er at udtræk information automatisk fra hjemmesider.

Denne type indsamling udføres ofte ved hjælp af traditionelle metoder baseret på præcise regler. Disse involverer Selektorer såsom XPath eller CSS, som angiver præcis, hvor man kan finde oplysningerne på siden.

🔥 Med ankomsten af LLM-agenterWebscraping gennemgår et sandt paradigmeskift.

Hvad er en LLM-agent?

Det er et program, der kombinerer en avanceret sprogmodel (LLM) til at forstå menneskeligt sprog.

👉 Så i stedet for blot at give tekniske instruktioner som med XPath eller CSS, kan du fortælle agenten, hvad du ønsker, ved at normalt sprog. Han har til opgave at finde og indsamle data for dig.

LLM-agentens rolle i webscraping

En LLM-agent (Large Language Model) er et program, der bruger en avanceret sprogmodel til at fortolke menneskelige instruktioner og automatisere dataudtræk fra nettet. — En LLM-agent (Large Language Model) er et program, der bruger en avanceret sprogmodel til at fortolke menneskelige instruktioner og automatisere udtrækning af data på internettet. ©Christina for Alucare.fr

LLM-agenten spiller flere roller i webscraping:

Forståelse af instruktioner brugerens naturlige udtryk.
Identificere og navigere automatisk i de forskellige websidestrukturer.
Udtræk, omdannelse og organisering af data selvstændigt.
Tilpasse sig ændringer på webstedet web uden at ændre reglerne manuelt.

Her er nogle konkrete eksempler på brug af LLM-agenter ved webscraping:

✅ Udvinding af priser og produktegenskaber.
✅ Overvågning af kundeanmeldelser.
✅ Indhentning af artikler eller nyheder.
✅ Automatisk indsamling af finansielle data eller aktiemarkedsdata.

Hvordan arbejder en LLM-agent med webscraping?

En LLM-agent følger en livscyklus for at udtrække data fra nettet.

Målsætning (opfordring)

Brugeren definerer opgaven i et enkelt sprog. For eksempel: "Find prisen og beskrivelsen af denne vare".

Planlægning (LLM)

Agenten opdeler opgaven i konkrete handlinger. Han beslutter for eksempel at besøge siden, klikke på en fane eller rulle ned i en liste.

Udførelse (handlinger)

Agenten navigerer på webstedet, klikker på knapper, ruller ned på siden og interagerer med de elementer, der er nødvendige for at nå målet.

Udvinding (LLM)

Agenten identificerer og udtrækker relevante data.

Tjek og sløjfe

Agenten kontrollerer resultatet og kan gentage processen for at finjustere udtrækningen eller rette fejl.

Find ud af, hvordan du bruger en LLM-agent til webscraping med denne trinvise vejledning.

Trin 1: Forberedelse af miljøet

Installation af de nødvendige biblioteker (Python, frameworks osv.).

# Linux / macOS
python3 -m venv .venv
kilde .venv/bin/activate

# Windows (PowerShell)
python -m venv .venv
.venv\Scripts\Activate.ps1

# Installer biblioteker
pip install requests beautifulsoup4 httpx python-dotenv

Trin 2: Valg af mål

Vælg en webside, der skal scrapes, og identificer de vigtige oplysninger.

# Eksempel på en mål-URL, der skal scrapes
url = "https://example.org/produits"

# Oplysninger, der skal udtrækkes :
# - Sidens titel
# - Hovedproduktets navn
# - Vist pris
# - Links til andre produkter
<html>
  <head>
    <title>Eksempel på butik - produkter</title>
  </head>
  <body>
    <h1>Vores produkter</h1>
    <div class="product">
      <h2>Produkt A</h2>
      <span class="price">29.99€</span>
    </div>
    <a href="/da/produit-b/">Se produkt B</a>
  </body>
</html>

Fase 3: Formulering af opfordringen

Udarbejde klare og præcise instruktioner til agenten.

System:
Du er en LLM-agent med speciale i webscraping.
Dit job er at analysere og organisere data, der er hentet fra en webside.

Bruger:
Her er det analyserede HTML-indhold:
<h1>Vores produkter</h1>
Produkt A - €29.99
Produkt B - €45,00

Opgaver :
1. Opsummer hovedindholdet.
2. Giv et JSON-format, der indeholder {produktnavn, pris}.
3. Foreslå 2 relevante CSS-selektorer.

Trin 4: Kørsel af scriptet

Kør processen, og se resultatet.

Her er et eksempel på simpel kode med Python ved hjælp af Requests, BeautifulSoup og en LLM API:

Import af anmodninger
import json

# Simulerer LLM-agentfunktionen, der planlægger og udfører handlinger
def execute_llm_agent(prompt, url_target):
    # Her bruger agenten prompten til at "beslutte", hvilke handlinger der skal udføres.
    print(f "LLM-agent: Jeg analyserer siden {url_target} for at finde data. Mit mål: '{prompt}'")
    
    # 1. Analyse og planlægning (simuleret)
    print("LLM-agent: Jeg planlægger min strategi ...")
    
    # Agenten kan generere selektorer, navigationsinstruktioner osv.
    # F.eks. beslutter agenten sig for at søge efter '' og '' varer ved hjælp af klassen 'pris'.
    
    # 2 Udførelse og udtrækning
    response = requests.get(url_target)
    # Agenten "forstår" HTML-strukturen og udtrækker de relevante data.
    # I en rigtig agent ville denne del være drevet af LLM.
    ekstraherede_data = {
        "page_title": "Sample Store - Products", # Udtrækkes dynamisk
        "product_A": "Produkt A", # Dynamisk udtrukket
        "price_A": "29.99€" # Dynamisk udtrukket
    }
    
    # 3. Verifikation og organisation
    print("LLM-agent: Jeg har fundet dataene. Jeg organiserer dem i JSON-format.")
    
    # Agenten bruger sin ræsonnementsevne til at formatere det endelige resultat.
    resultat_json = json.dumps({
        "produkter": [
            {
                "product_name": extracted_data["product_A"],
                "price": extracted_data["price_A"]
            }
        ]
    }, indryk=2)
    
    returnér resultat_json

# Start agenten med brugerens mål
prompt_user = "Find produktnavn og pris på siden."
url_of_site = "https://example.com"

extract_data = execute_llm_agent(prompt_user, url_from_site)
print("Agentens endelige resultat:")
print(ekstraherede_data)

Sammenligning af webscraping-værktøjer med LLM-agenter

For at få mest muligt ud af webscraping med LLM-agenter er det vigtigt at kende de forskellige tilgængelige værktøjer og deres specifikke funktioner.

🌐 Værktøj / rammeværk	🤖 LLM-tilgang	✅ Højdepunkter	❌ Svage punkter
Lyse data	Webbaseret data- og værktøjsplatform med LLM-integration	Robust infrastruktur, komplette løsninger, høj modstandsdygtighed	Potentielt høje omkostninger for store mængder, kompleksitet for begyndere
Apify + LLM	Integrering af LLM i en eksisterende ramme	Meget kraftfuld, administrerer infrastrukturen	Kræver mere teknisk viden
ScrapeGraphAI	Grafbaseret, meget visuel	Brugervenlighed, ingen kode	Kan være mindre fleksibel til komplekse opgaver
Hjemmelavede løsninger	Direkte brug af LLM-API'er	Maksimal fleksibilitet, total kontrol	Høj pris og kompleksitet, kræver kodning

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er forskellen mellem en LLM og en web scraping API?

✔ En LLM er et sprogmodel, der kan forstå og generere tekst på menneskeligt sprog. Det kan bruges til at fortolke websider og styre udtrækningen.

✔ En API til webscrapinger derimod et brugsklart værktøj, der leverer de udtrukne data direkte. Det har ofte integrerede funktioner som IP-rotation eller CAPTCHA-håndtering.

Hvilken LLM-agent skal jeg vælge til webscraping?

Når du vælger en LLM-agent, er der nogle få kriterier, du bør overveje:

✅ Den Opgavens størrelse og kompleksitet.
✅ Den budget tilgængelig.
✅ Den sprog og domæne data.
✅ Den kompatibilitet med dit miljø teknik.

Hvad er udfordringerne ved webscraping med LLM'er?

Før du bruger en LLM-agent, er det bedst at være opmærksom på de mulige begrænsninger og udfordringer:

Driftsomkostninger : API-kald til LLM kan være dyre, især for opgaver i stor skala.
Ydeevne og hastighed : LLM-inferens er langsommere end udførelsen af foruddefinerede selektorer.
Præcision og robusthed : Resultatet afhænger i høj grad af kvaliteten af prompten. LLM kan "tage fejl" eller "hallucinere", og en lille ændring i layoutet kan forstyrre agenten.
Tekniske begrænsninger JavaScript-baserede sider, anti-bot-beskyttelse (Cloudflare) og CAPTCHA er fortsat vanskelige at håndtere.

Hvordan håndterer du fejl og blokeringer (CAPTCHA, anti-bot-beskyttelse) med en LLM-agent?

Nogle specialiserede tjenester som f.eks. Lyse data tilbyder integrerede løsninger til at overvinde disse flaskehalse. Det gør scraping-processen med en LLM-agent mere smidig og pålidelig.

Bright Data omgår automatisk blokeringer og captchas, hvilket gør scraping enklere og mere effektivt. Cristina til Alucare.fr

Er webscraping med en LLM-uddannelse lovligt?

Det Lovligheden af webscraping afhænger af konteksten og landet. Generelt afhænger det af, hvordan dataene bruges, og om de er beskyttet af rettigheder.

💬 Kort sagt transformerer LLM-agenter webscraping ved at gøre det mere fleksibelt og tilgængeligt, selv om der stadig er tekniske udfordringer. Hvad med dig, hvad synes du om denne udvikling?