Was ist Web Scraping mit einem LLM-Agenten?

Inhaltsverzeichnis :

Mit dem Aufkommen der LLM-Agenten hat sich das Web Scraping wird intelligenter und autonomer. Diese Entwicklung verändert die Art und Weise, wie auf Online-Daten zugegriffen und diese genutzt werden.

Es ist durchaus möglich, mit einem LLM Web Scraping zu betreiben, indem man ihm klare Anweisungen in natürlicher Sprache gibt. Christina für Alucare.fr

Was ist Web Scraping mit einem LLM-Agenten?

📌 Zur Erinnerung: Der Web Scraping besteht aus Informationen automatisch extrahieren von Webseiten aus.

Um diese Art der Erhebung durchzuführen, werden häufig klassische Methoden verwendet, die auf bestimmten Regeln basieren. Diese gehen über Selektoren wie XPath oder CSS, die genau angeben, wo die Informationen auf der Seite zu finden sind.

🔥 Mit der Ankunft der LLM-AgentenIn den letzten Jahren hat das Web-Scraping einen Paradigmenwechsel erfahren.

Was ist ein LLM-Agent?

Es handelt sich um ein Programm, das Folgendes kombiniert: fortgeschrittenes Sprachmodell (LLM), um die menschliche Sprache zu verstehen.

👉 Anstatt also nur technische Anweisungen wie bei XPath oder CSS zu geben, können Sie dem Agenten mitteilen, was Sie möchten, indem Sie normale Sprache. Er kümmert sich darum, Daten sammeln für Sie.

Die Rolle des LLM-Agenten beim Web Scraping

Ein LLM-Agent (Large Language Model) ist ein Programm, das ein fortgeschrittenes Sprachmodell nutzt, um menschliche Anweisungen zu interpretieren und das Abrufen von Daten aus dem Web zu automatisieren. — Ein LLM-Agent (Large Language Model) ist ein Programm, das ein fortschrittliches Sprachmodell nutzt, um menschliche Anweisungen zu interpretieren und die Extraktion von Daten aus dem Internet zu automatisieren. ©Christina für Alucare.fr

Der LLM-Agent spielt beim Web Scraping mehrere Rollen:

Anweisungen verstehen des Benutzers in natürlicher Sprache.
Identifizieren und navigieren automatisch in die verschiedenen Strukturen von Webseiten ein.
Daten extrahieren, umwandeln und organisieren selbstständig.
Sich an Veränderungen der Website anpassen web, ohne die Regeln von Hand zu ändern.

Hier sind einige konkrete Beispiele für den Einsatz von LLM-Agenten beim Web-Scraping:

✅ Extraktion von Preisen und Produktmerkmalen.
✅ Überwachung von Kundenbewertungen.
✅ Abruf von Artikeln oder Nachrichten.
✅ Automatische Sammlung von Finanz- oder Börsendaten.

Wie funktioniert ein LLM-Agent beim Web Scraping?

Ein LLM-Agent folgt einem Lebenszyklus, um Daten aus dem Web zu extrahieren.

Ziel (Prompt)

Der Benutzer definiert die Aufgabe in einfacher Sprache. Zum Beispiel: „Finde den Preis und die Beschreibung dieses Artikels”.

Planung (LLM)

Der Mitarbeiter unterteilt die Aufgabe in konkrete Handlungen. Er beschließt beispielsweise, die Seite aufzurufen, auf eine Registerkarte zu klicken oder eine Liste zu öffnen.

Ausführung (Aktionen)

Der Mitarbeiter navigiert auf der Website, klickt auf Schaltflächen, scrollt durch die Seite und interagiert mit den Elementen, die zum Erreichen des Ziels erforderlich sind.

Extraktion (LLM)

Der Mitarbeiter identifiziert und extrahiert die relevanten Daten.

Überprüfung und Schleife

Der Mitarbeiter überprüft das Ergebnis und kann den Vorgang wiederholen, um die Extraktion zu verfeinern oder Fehler zu korrigieren.

In diesem Schritt-für-Schritt-Tutorial erfahren Sie, wie Sie einen LLM-Agenten zum Web-Scraping verwenden.

Schritt 1: Vorbereitung der Umgebung

Installation der notwendigen Bibliotheken (Python, Frameworks, etc.).

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

# Windows (PowerShell)
python -m venv .venv
.venv .vv ScriptsActivate.ps1

# Installieren Sie die libs
pip install requests beautifulsoup4 httpx python-dotenv

Schritt 2: Auswahl des Ziels

Eine Webseite zum Scrappen auswählen und wichtige Informationen identifizieren.

# Beispiel für eine Ziel-URL zum Scrapen.
url = "https://example.org/produits"

# Informationen, die wir extrahieren wollen :
# - Titel der Seite
# - Name des Hauptprodukts
# - Angezeigter Preis
# - Links zu anderen Produkten
<html>
  <head>
    <title>Shop Beispiel - Produkte</title>
  </head>
  <body>
    <h1>Unsere Produkte</h1>
    <div class="product">
      <h2>Produkt A</h2>
      <span class="price">29.99€</span>
    </div>
    <a href="/de/produit-b/">Siehe Produkt B</a>
  </body>
</html>

Schritt 3: Formulierung des Prompts

Verfassen Sie klare und präzise Anweisungen für den Mitarbeiter.

System:
Du bist ein LLM-Agent, der sich auf Web Scraping spezialisiert hat.
Deine Aufgabe ist es, Daten zu analysieren und zu organisieren, die aus einer Webseite extrahiert wurden.

Benutzer/in:
Hier ist der geparste HTML-Inhalt :
<h1>Unsere Produkte</h1>
Produkt A - 29.99€.
Produkt B - 45.00€

Aufgaben:
1. Fasse den Hauptinhalt zusammen.
2. Gib ein JSON-Format an, das {Produktname, Preis} enthält.
3. Schlägt 2 relevante CSS-Selektoren vor.

Schritt 4: Ausführen des Skripts

Starten Sie den Prozess und beobachten Sie das Ergebnis.

Hier ist ein einfaches Codebeispiel mit Python unter Verwendung von Requests, BeautifulSoup und einer LLM-API :

import requests
import json

# Simuliert die Funktion des LLM-Agenten, der die Aktionen plant und ausführt.
def execute_llm_agent(prompt, url_ziel):
    # Hier verwendet der Agent den Prompt, um zu "entscheiden", welche Aktionen ausgeführt werden sollen.
    print(f "LLM-Agent: Ich analysiere die Seite {url_ziel}, um die Daten zu finden. Mein Ziel: '{prompt}'")
    
    # 1. Analyse und Planung (simuliert)
    print("Agent LLM: Ich plane meine Strategie...")
    
    # Der Agent könnte Selektoren, Navigationsanweisungen usw. generieren.
    # Bsp: Der Agent beschließt, mit der Klasse 'price' nach den Elementen '' und '' zu suchen.
    
    # 2. ausführung und abruf
    response = requests.get(url_ziel)
    # Der Agent "versteht" die HTML-Struktur und extrahiert die relevanten Daten.
    # In einem echten Agenten würde dieser Teil von der LLM gesteuert werden.
    extracted_data = {
        "page_title": "Beispiel-Shop - Produkte", # Extrahiert dynamisch
        "produkt_A": "Produkt A", # Dynamisch extrahiert
        "Preis_A": "29.99€" # Dynamisch extrahiert.
    }
    
    # 3. Überprüfung und Organisation
    print("LLM-Agent: Ich habe die Daten gefunden. Ich organisiere sie im JSON-Format.")
    
    # Der Agent nutzt sein Denkvermögen, um das Endergebnis zu formatieren.
    result_json = json.dumps({
        "produkte": [
            {
                "Produktname": extracted_data["Produkt_A"],
                "Preis": extracted_data["Preis_A"]]
            }
        ]
    }, indent=2)
    
    return result_json

# Starten Sie den Agenten mit dem Ziel des Benutzers.
prompt_user = "Finde den Produktnamen und den Preis auf der Seite."
url_der_Seite = "https://example.com".

abgefragte_daten = execute_llm_agent(benutzer_prompt, url_du_site)
print("Endergebnis des Agenten:")
print(extrahierte_daten)

Vergleich von Tools für Web Scraping mit LLM-Agenten

Um das Web-Scraping mit LLM-Agenten optimal zu nutzen, ist es wichtig, die verschiedenen verfügbaren Tools und ihre Besonderheiten zu kennen.

🌐 Werkzeug / Framework	🤖 LLM-Ansatz	✅ Schwerpunkte	❌ Schwache Punkte
Bright Data	Webbasierte Daten- und Tool-Plattform mit LLM-Integration	Robuste Infrastruktur, Komplettlösungen, hohe Ausfallsicherheit	Potenziell hohe Kosten für große Mengen, Komplexität für Anfänger
Apify + LLM	Integration von LLM in ein bestehendes Framework	Sehr leistungsstark, verwaltet die Infrastruktur	Benötigt mehr technisches Wissen
ScrapeGraphAI	Auf Graphen basierend, sehr visuell	Einfache Bedienung, kein Code erforderlich	Kann bei komplexen Aufgaben weniger flexibel sein
Hausgemachte Lösungen	Direkte Nutzung von LLM-APIs	Maximale Flexibilität, volle Kontrolle	Hohe Kosten und Komplexität, erfordert Codierung

Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen einer LLM und einer Web Scraping API?

✔ Ein LLM ist ein Sprachmodell, das Texte in menschlicher Sprache verstehen und generieren kann. Es kann zur Interpretation von Webseiten und zur Steuerung der Extraktion verwendet werden.

✔ Eine Web Scraping APIist hingegen ein gebrauchsfertiges Tool, das die extrahierten Daten direkt bereitstellt. Es verfügt oft über integrierte Funktionen wie IP-Rotation oder CAPTCHA-Verwaltung.

Welchen LLM-Agenten sollte man für Web Scraping auswählen?

Bei der Auswahl eines LLM-Agenten sollten Sie folgende Kriterien berücksichtigen:

✅ Die Größe und Komplexität der Aufgabe.
✅ Der Budget verfügbar.
✅ Die Sprache und Domäne der Daten.
✅ Die Kompatibilität mit Ihrer Umgebung technik.

Was sind die Herausforderungen beim Web Scraping mit LLMs?

Bevor Sie einen LLM-Agenten einsetzen, sollten Sie sich über die möglichen Einschränkungen und Schwierigkeiten im Klaren sein:

Nutzungskosten : API-Aufrufe an LLMs können kostspielig sein, insbesondere bei groß angelegten Aufgaben.
Leistung und Geschwindigkeit : Die Inferenz von LLM ist langsamer als die Ausführung vordefinierter Selektoren.
Präzision und Robustheit : Das Ergebnis hängt stark von der Qualität der Eingabe ab. Das LLM kann sich „irren“ oder „halluzinieren“, und eine geringfügige Änderung des Layouts kann den Agenten stören.
Technische Einschränkungen : JavaScript-basierte Websites, Anti-Bot-Schutz (Cloudflare) und CAPTCHAs sind nach wie vor schwierig zu handhaben.

Wie geht man mit Fehlern und Blockaden (CAPTCHA, Botschutz) bei einem LLM-Agenten um?

Einige spezialisierte Dienste wie Bright Data bieten integrierte Lösungen an, um diese Blockaden zu umgehen. Dadurch wird der Prozess des Scrapings mit einem LLM-Agenten reibungsloser und zuverlässiger.

Bright Data umgeht automatisch Blockaden und Captchas, wodurch das Scraping einfacher und effektiver wird. Christina für Alucare.fr

Ist Web Scraping mit einem LLM legal?

Das Legalität von Web Scraping hängt vom Kontext und vom Land ab. Generell kommt es darauf an, wie die Daten verwendet werden und ob sie durch Rechte geschützt sind.

💬 Alles in allem verändern LLM-Agenten das Web Scraping, indem sie es flexibler und zugänglicher machen, auch wenn es weiterhin technische Herausforderungen gibt. Und was denken Sie über diese Entwicklung?