LLMエージェントの台頭により、 ウェブスクレイピング より賢く、自律的になる。この進化は、オンラインデータへのアクセス方法と利用方法を変革する。
LLMエージェントによるウェブスクレイピングとは？
📌 注意点としては ウェブスクレイピング それは 情報を自動的に抽出する ウェブサイトより
この種の収集は、正確なルールに基づいた伝統的な方法で行われることが多い。これには以下が含まれる。 セレクタ XPathやCSSのように、ページのどこに情報があるかを正確に示すもの。
🔥 到来とともに LLMエージェントウェブスクレイピングはまさにパラダイムシフトを迎えている。
LLMエージェントとは何ですか？
これは、以下を組み合わせたプログラムです。 先進言語モデル (LLM）が人間の言語を理解する。
👉 つまり、XPathやCSSのように技術的な指示を与える代わりに、エージェントに何を望んでいるかを伝えることができます。 普通語彼は見つけることと データを収集する あなたのために
ウェブスクレイピングにおけるLLMエージェントの役割
LLMエージェントは、ウェブスクレイピングにおいて複数の役割を担っています：
- 指示を理解する ユーザーの自然な表現。
- 識別とナビゲート 様々なウェブページの構造の中で自動的に
- データの抽出、変換、整理 自律的に。
- サイトの変化に適応する 手動でルールを変更することなく、ウェブを利用できる。
以下は、ウェブスクレイピングにおけるLLMエージェントの使用例です：
- ✅ 価格と製品特性の抽出。
- カスタマーレビューのモニタリング。
- ✅ 記事やニュースの回収。
- ✅ 金融または株式市場データの自動収集。
LLMエージェントはどのようにウェブスクレイピングを行うのか？
LLMエージェントは、ウェブからデータを抽出するためのライフサイクルに従います。
- 目的（プロンプト）
ユーザーは簡単な言葉でタスクを定義します。例：「この商品の価格と説明を見つけてください」。
- プランニング (LLM)
担当者はタスクを具体的な行動に分解します。例えば、ページを訪問する、タブをクリックする、リストを展開するなどの行動を決定します。
- 実行（アクション）
エージェントはサイト内を移動し、ボタンをクリックし、ページをスクロールし、目標を達成するために必要な要素と対話します。
- エクストラクション（LLM）
担当者は関連データを特定し、抽出します。
- チェックとループ
担当者は結果を確認し、抽出を微調整したりエラーを修正したりするためにプロセスを繰り返すことができます。
このステップバイステップのチュートリアルで、ウェブスクレイピングにLLMエージェントを使用する方法をご覧ください。
ステップ1：環境の準備
必要なライブラリ（Python、フレームワークなど）のインストール。
# Linux / macOS
python3 -m venv .venv
ソース .venv/bin/activate
# Windows (PowerShell)
python -m venv .venv
.venvScriptsActivate.ps1
# リブのインストール
pip install requests beautifulsoup4 httpx python-dotenvステップ2：ターゲットの選択
スクレイピングするウェブページを選択し、重要な情報を特定する。
# スクレイピング対象URLの例
url = "https://example.org/produits"
# 抽出する情報：
# - ページタイトル
# - 主な商品名
# - 表示価格
# - 他の製品へのリンク
<html>
<head>
<title>ショップ例 - 商品</title>
</head>
<body>
<h1>当社の製品</h1>
<div class="product">
<h2>製品A</h2>
<span class="price">29.99€</span>
</div>
<a href="/ja/produit-b/">製品Bを見る</a>
</body>
</html>ステージ3：プロンプトの策定
担当者に明確かつ正確な指示書を作成する。
システム
あなたはウェブスクレイピングを専門とするLLMエージェントです。
あなたの仕事は、ウェブページから抽出したデータを分析し、整理することです。
ユーザー
これが解析されたHTMLコンテンツです：
<h1>当社の製品</h1>
製品A - 29.99ユーロ
製品B - 45.00ユーロ
タスク：
1.主な内容を要約する。
2.商品名、価格}を含むJSON形式を与える。
3.関連するCSSセレクタを2つ提案してください。ステップ4：スクリプトの実行
プロセスを実行し、結果を観察する。
以下はPythonでRequests、BeautifulSoup、LLM APIを使ったシンプルなコードの例である：
インポートリクエスト
インポート json
# アクションをスケジュールして実行するLLMエージェント機能をシミュレートします。
def execute_llm_agent(prompt, url_target)：
# ここで、エージェントはプロンプトを使ってどのアクションを取るか「決定」します。
print(f "LLMエージェント：データを見つけるために{url_target}ページを分析しています。私の目標：'{prompt}'")
# 1.分析と計画（シミュレーション）
print("LLMエージェント：私は戦略を立てます...")
# エージェントは、セレクタやナビゲーション指示などを生成することができる。
# 例: エージェントは、'price'クラスを使って、''と''のアイテムを検索することを決定する。
# 2 実行と抽出
response = requests.get(url_target)
# エージェントは HTML 構造を "理解 "し、関連するデータを抽出します。
# 実際のエージェントでは、この部分は LLM によって駆動されます。
extracted_data = { { "page_title": "ページタイトル
"page_title": "ショップの例 - 商品", # 動的に抽出されます。
"product_A": "商品A", # 動的に抽出される。
"price_A": "29.99€" #動的に抽出。
}
# 3.検証と組織化
print("LLMエージェント：データを見つけました。 JSON形式で整理しています。")
# エージェントは推論機能を使って最終結果をフォーマットします。
resultat_json = json.dumps({
"products": [
{
"product_name": extracted_data["product_A"]、
"price": extracted_data["price_A"].
}
]
}, indent=2)
return result_json
# ユーザの目的でエージェントを起動する
prompt_user = "ページ上の商品名と価格を検索してください"
url_of_site = "https://example.com"
extract_data = execute_llm_agent(prompt_user, url_from_site)
print("エージェントの最終結果:")
print(extracted_data)ウェブスクレイピングツールとLLMエージェントの比較
LLMエージェントでウェブスクレイピングを最大限に活用するためには、利用可能な様々なツールとその具体的な機能を熟知することが重要です。
| ツール／フレームワーク | LLM 🤖 アプローチ | ハイライト | ❌ 弱点 |
|---|---|---|---|
| ブライトデータ | LLM統合を備えたウェブデータおよびツールプラットフォーム | 堅牢なインフラ、完全なソリューション、高い回復力 | 大量生産には高コストとなる可能性があり、初心者には複雑である。 |
| アピファイ + LLM | LLMを既存の枠組みに組み込む | 非常に強力で、インフラストラクチャを管理します | より専門的な知識が必要 |
| ScrapeGraphAI | グラフベース、高度に視覚的 | 使いやすさ、コード不要 | 複雑な作業への柔軟性に欠ける可能性がある |
| 自社開発ソリューション | LLM APIの直接利用 | 最大限の柔軟性、トータルコントロール | コストと複雑性が高く、コーディングが必要 |
よくある質問
LLMとウェブスクレイピングAPIの違いは？
一人 LLM は、人間の言語で書かれたテキストを理解し生成できる言語モデルです。ウェブページを解釈し、抽出を導くために使用できます。
一人 ウェブスクレイピングAPI一方、これはすぐに使えるツールであり、抽出されたデータを直接提供します。IPのローテーションやCAPTCHAの管理などの機能が組み込まれていることがよくあります。
ウェブスクレイピングのためにどのLLMエージェントを選ぶべきか？
LLMエージェントを選ぶ際、考慮すべき基準がいくつかあります：
- ✅ その タスクの規模と複雑さ.
- ✅ その 予算 利用できる。
- ✅ その 言語と領域 のデータがある。
- ✅ その お客様の環境との適合性 テクニックだ。
LLMによるウェブスクレイピングの課題とは？
LLMエージェントを使用する前に、その限界や起こりうる問題について認識しておくことが望ましいです：
- 使用コスト LLMへのAPI呼び出しは、特に大規模なタスクではコストがかかる場合があります。
- パフォーマンスとスピード LLMの推論は、事前定義されたセレクタの実行よりも遅い。
- 精度と堅牢性 結果はそのプロンプトの質に大きく依存します。LLMは「誤り」や「幻覚」を起こす可能性があり、わずかなレイアウトの変更でもエージェントを混乱させる可能性があります。
- 技術的制約 JavaScriptベースのサイト、ボット対策（Cloudflare）、CAPTCHAの管理は依然として難しい。
LLMエージェントでエラーやブロック（CAPTCHA、ボット対策）をどのように管理しますか？
などの専門サービスもある。 ブライトデータ は、これらのボトルネックを克服する統合ソリューションを提供します。これにより、LLMエージェントによるスクレイピングプロセスは、よりスムーズで信頼性の高いものとなります。
LLMでウェブスクレイピングは合法か？
The ウェブ・スクレイピングの合法性 は文脈や国によって異なる。一般的には、データがどのように使用され、権利によって保護されているかどうかによる。
要するに、LLMエージェントは、技術的な課題は残っていても、より柔軟でアクセスしやすくすることで、ウェブスクレイピングを変革しているのです。あなたはこの進化をどう思いますか？
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