Apa yang dimaksud dengan web scraping dengan Agen LLM?

Daftar Isi :

Dengan berkembangnya Agen LLM, pengikisan web menjadi lebih cerdas dan mandiri. Perkembangan ini mengubah cara mengakses dan menggunakan data online.

Sangat mungkin untuk melakukan web scraping dengan LLM, dengan memberikan instruksi yang jelas dalam bahasa alami. — Sangat memungkinkan untuk melakukan web scraping dengan LLM, dengan memberikan instruksi yang jelas dalam bahasa alami. Cristina untuk Alucare.fr

Apa yang dimaksud dengan web scraping dengan Agen LLM?

📌 Sebagai pengingat, fitur pengikisan web adalah untuk mengekstrak informasi secara otomatis dari situs web.

Jenis pengumpulan ini sering dilakukan dengan menggunakan metode tradisional berdasarkan aturan yang tepat. Hal ini meliputi pemilih seperti XPath atau CSS, yang menunjukkan dengan tepat di mana menemukan informasi pada halaman.

🔥 Dengan kedatangan Agen LLMWeb scraping sedang mengalami pergeseran paradigma yang nyata.

Apa itu Agen LLM?

Ini adalah program yang menggabungkan sebuah model bahasa tingkat lanjut (LLM) untuk memahami bahasa manusia.

👉 Jadi, alih-alih hanya memberikan instruksi teknis seperti dengan XPath atau CSS, Anda dapat memberi tahu agen apa yang Anda inginkan dalam bahasa normalDia bertugas mencari dan mengumpulkan data untukmu.

Peran Agen LLM dalam web scraping

Agen LLM (Large Language Model) adalah program yang menggunakan model bahasa tingkat lanjut untuk menginterpretasikan instruksi manusia dan mengotomatiskan ekstraksi data dari web. — Agen LLM (Large Language Model) adalah program yang memanfaatkan model bahasa canggih untuk menafsirkan instruksi manusia dan mengotomatiskan ekstraksi data di web. ©Christina untuk Alucare.fr

Agen LLM memainkan beberapa peran dalam web scraping:

Memahami instruksi dari pengguna dalam ekspresi alami.
Mengidentifikasi dan menavigasi secara otomatis dalam berbagai struktur halaman web.
Mengekstrak, mengubah, dan mengatur data secara mandiri.
Menyesuaikan diri dengan perubahan di situs web tanpa memodifikasi aturan secara manual.

Berikut adalah contoh spesifik penggunaan agen LLM dalam proses web scraping:

✅ Ekstraksi harga dan karakteristik produk.
✅ Memantau ulasan pelanggan.
✅ Pengambilan artikel atau berita.
✅ Pengumpulan data keuangan atau pasar saham secara otomatis.

Bagaimana cara kerja agen LLM dalam web scraping?

Agen LLM mengikuti siklus hidup untuk mengekstrak data dari web.

Tujuan (Permintaan)

Pengguna mendefinisikan tugas dalam bahasa sederhana. Misalnya: "Temukan harga dan deskripsi barang ini".

Perencanaan (LLM)

Agen membagi tugas menjadi tindakan konkret. Misalnya, ia memutuskan untuk mengunjungi halaman, mengklik tab, atau menggulir daftar.

Eksekusi (Tindakan)

Agen menjelajahi situs, mengklik tombol, menggulir halaman, dan berinteraksi dengan elemen-elemen yang diperlukan untuk mencapai tujuan.

Ekstraksi (LLM)

Agen mengidentifikasi dan mengekstrak data yang relevan.

Periksa dan ulangi

Petugas memeriksa hasilnya dan dapat mengulangi proses tersebut untuk menyempurnakan ekstraksi atau memperbaiki kesalahan.

Ketahui cara menggunakan Agen LLM untuk web scraping dengan tutorial langkah demi langkah ini.

Langkah 1: Persiapan lingkungan

Instalasi pustaka yang diperlukan (Python, kerangka kerja, dll.).

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

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

# Instal libs
pip permintaan instalasi beautifulsoup4 httpx python-dotenv

Langkah 2: Memilih target

Pilih halaman web untuk mengikis dan mengidentifikasi informasi penting.

# Contoh URL target yang akan dikikis
url = "https://example.org/produits"

# Informasi yang akan diekstrak :
# - Judul halaman
# - Nama produk utama
# - Harga yang ditampilkan
# - Tautan ke produk lain
<html>
  <head>
    <title>Contoh Toko - Produk</title>
  </head>
  <body>
    <h1>Produk kami</h1>
    <div class="product">
      <h2>Produk A</h2>
      <span class="price">29.99€</span>
    </div>
    <a href="/id/produit-b/">Lihat Produk B</a>
  </body>
</html>

Tahap 3: Merumuskan pertanyaan

Menulis instruksi yang jelas dan tepat untuk agen.

Sistem:
Anda adalah agen LLM yang berspesialisasi dalam penggalian web.
Tugas Anda adalah menganalisis dan mengatur data yang diekstrak dari halaman web.

Pengguna:
Berikut adalah konten HTML yang diuraikan:
<h1>Produk kami</h1>
Produk A - €29.99
Produk B - €45.00

Tugas :
1. Rangkumlah materi utama.
2. Berikan format JSON yang berisi {nama_produk, harga}.
3. 4. Sarankan 2 pemilih CSS yang relevan.

Langkah 4: Menjalankan skrip

Jalankan prosesnya dan amati hasilnya.

Berikut ini adalah contoh kode sederhana dengan Python yang menggunakan Request, BeautifulSoup dan API LLM:

permintaan impor
impor json

# Mensimulasikan fungsi agen LLM yang menjadwalkan dan menjalankan tindakan
def execute_llm_agent(prompt, url_target):
    # Di sini, agen menggunakan prompt untuk "memutuskan" tindakan mana yang akan diambil.
    print(f "Agen LLM: Saya menganalisis halaman {url_target} untuk menemukan data. Tujuan saya: '{prompt}'")
    
    # 1. Analisis dan Perencanaan (simulasi)
    print("Agen LLM: Saya merencanakan strategi saya...")
    
    # Agen dapat membuat pemilih, instruksi navigasi, dll.
    # Contoh: agen memutuskan untuk mencari item '' dan '' menggunakan kelas 'harga'.
    
    # 2 Eksekusi dan Ekstraksi
    tanggapan = permintaan.get(url_target)
    # Agen "memahami" struktur HTML dan mengekstrak data yang relevan.
    # Pada agen yang sebenarnya, bagian ini akan digerakkan oleh LLM.
    data yang diekstrak = {
        "judul_halaman": "Contoh Toko - Produk", # Diekstrak secara dinamis
        "produk_A": "Produk A", # Diekstrak secara dinamis
        "harga_A": "29.99 €" # Diekstrak secara dinamis
    }
    
    # 3. Verifikasi dan Organisasi
    print("Agen LLM: Saya telah menemukan datanya. Saya mengaturnya dalam format JSON.")
    
    # Agen menggunakan kemampuan penalarannya untuk memformat hasil akhir.
    resultat_json = json.dumps({
        "produk": [
            {
                "nama_produk": data yang diekstrak["produk_A"],
                "harga": data yang diekstrak["harga_A"]
            }
        ]
    }, indent = 2)
    
    mengembalikan hasil_json

# Meluncurkan agen dengan tujuan pengguna
prompt_user = "Temukan nama dan harga produk di halaman."
url_of_site = "https://example.com"

ekstrak_data = jalankan_llm_agent(prompt_user, url_dari_situs)
print("Hasil akhir agen:")
print(data yang diekstrak)

Perbandingan alat scraping web dengan Agen LLM

Untuk mendapatkan hasil maksimal dari web scraping dengan LLM Agents, penting untuk memahami berbagai alat yang tersedia dan fitur-fitur spesifiknya.

🌐 Alat / Kerangka Kerja	🤖 Pendekatan LLM	✅ Sorotan	❌ Titik lemah
Data Cerah	Platform data web dan alat dengan integrasi LLM	Infrastruktur yang kuat, solusi lengkap, ketahanan tinggi	Berpotensi biaya tinggi untuk volume besar, kerumitan untuk pemula
Apify + LLM	Mengintegrasikan LLM ke dalam kerangka kerja yang sudah ada	Sangat kuat, mengelola infrastruktur	Membutuhkan lebih banyak pengetahuan teknis
MengikisGraphAI	Berbasis grafik, sangat visual	Kemudahan penggunaan, tanpa kode	Mungkin kurang fleksibel untuk tugas-tugas yang kompleks
Solusi "rumahan"	Penggunaan langsung API LLM	Fleksibilitas maksimum, kontrol total	Biaya tinggi dan kompleksitas, membutuhkan pengkodean

FAQ

Apa perbedaan antara LLM dan API web scraping?

✔ Satu LLM adalah model bahasa yang mampu memahami dan menghasilkan teks dalam bahasa manusia. Model ini dapat digunakan untuk menginterpretasikan halaman web dan memandu proses ekstraksi.

✔ Satu API pengikisan web, di sisi lain, adalah alat siap pakai yang langsung menyediakan data yang diekstraksi. Alat ini sering kali dilengkapi dengan fitur terintegrasi seperti rotasi IP atau pengelolaan CAPTCHAs.

Agen LLM mana yang harus saya pilih untuk web scraping?

Saat memilih Agen LLM, berikut adalah beberapa kriteria yang perlu dipertimbangkan:

✅ The ukuran dan kompleksitas tugas.
✅ The anggaran tersedia.
✅ The bahasa dan domain data.
✅ The kompatibilitas dengan lingkungan Anda teknik.

Apa saja tantangan dalam melakukan web scraping dengan LLM?

Sebelum menggunakan Agen LLM, sebaiknya Anda menyadari batasan dan kesulitan yang mungkin terjadi:

Biaya penggunaan Panggilan API ke LLM dapat mahal, terutama untuk tugas-tugas berskala besar.
Performa dan kecepatan : Inferensi LLM lebih lambat daripada eksekusi selektor yang telah ditentukan sebelumnya.
Ketepatan dan kekokohan Hasilnya sangat bergantung pada kualitas prompt. LLM dapat "salah" atau "halusinasi", dan perubahan kecil pada tata letak dapat mengganggu agen.
Kendala teknis Situs berbasis JavaScript, proteksi anti-bot (Cloudflare), dan CAPTCHA masih sulit untuk dikelola.

Bagaimana Anda mengelola kesalahan dan pemblokiran (CAPTCHA, perlindungan anti-bot) dengan agen LLM?

Beberapa layanan spesialis seperti Data Cerah menawarkan solusi terintegrasi untuk mengatasi hambatan ini. Hal ini membuat proses pengikisan dengan Agen LLM menjadi lebih lancar dan dapat diandalkan.

Bright Data secara otomatis melewati blok dan captcha, sehingga scraping menjadi lebih sederhana dan efisien. Cristina untuk Alucare.fr

Apakah web scraping dengan LLM legal?

Itu legalitas web scraping tergantung pada konteks dan negara. Secara umum, hal ini tergantung pada bagaimana data digunakan dan apakah data tersebut dilindungi oleh hak.

💬 Singkatnya, Agen LLM mengubah web scraping dengan membuatnya lebih fleksibel dan mudah diakses, meskipun tantangan teknis tetap ada. Bagaimana dengan Anda, apa pendapat Anda tentang evolusi ini?