Что такое веб-скраппинг с помощью LLM Agent?

Содержание :

Avec l’essor des Agents LLM, le скраппинг devient plus intelligent et autonome. Cette évolution transforme la manière d’accéder et d’utiliser les données en ligne.

С помощью LLM вполне можно выполнять веб-скраппинг, если дать ему четкие инструкции на естественном языке. — Вполне возможно заниматься веб-скрептингом с помощью LLM, если дать ему четкие инструкции на естественном языке. Кристина для Alucare.fr

Что такое веб-скраппинг с помощью LLM Agent?

📌 Напоминаем, что скраппинг заключается в том, чтобы автоматическое извлечение информации с веб-сайтов.

Этот вид сбора часто осуществляется с помощью традиционных методов, основанных на четких правилах. Они включают селекторы такие как XPath или CSS, которые указывают, где именно искать информацию на странице.

🔥 Avec l’arrivée des Агенты LLMВеб-скреппинг переживает настоящую смену парадигмы.

Qu’est-ce qu’un Agent LLM ?

C’est un programme qui combine un усовершенствованная языковая модель (LLM) для понимания человеческого языка.

👉 Donc, au lieu de donner juste des instructions techniques comme avec XPath ou CSS, vous pouvez dire à l’agent ce que vous voulez en нормальный язык. Il s’occupe de trouver et de собирать данные для вас.

Rôle de l’Agent LLM en web scraping

Агент LLM (Large Language Model) - это программа, которая использует расширенную языковую модель для интерпретации человеческих инструкций и автоматизации извлечения данных из Интернета. — Un Agent LLM (Large Language Model) est un programme qui exploite un modèle de langage avancé pour interpréter des instructions humaines et automatiser l’extraction de données sur le web. ©Christina pour Alucare.fr

L’Agent LLM joue plusieurs rôles en web scraping :

Понимание инструкций de l’utilisateur en expression naturelle.
Идентификация и навигация автоматически в различных структурах веб-страниц.
Извлечение, преобразование и систематизация данных автономно.
S’adapter aux changements du site веб, не изменяя правила вручную.

Voici des exemples précis d’utilisation d’agents LLM lors d’un web scraping :

✅ Извлечение цен и характеристик товара.
✅ Мониторинг отзывов покупателей.
✅ Récupération d’articles ou d’actualités.
✅ Автоматический сбор данных о финансах или фондовом рынке.

Как LLM-агент работает с веб-скраппингом?

Агент LLM проходит определенный жизненный цикл для извлечения данных из Интернета.

Задача (подсказка)

L’utilisateur définit la tâche en langage simple. Par exemple : “Trouve le prix et la description de cet article”.

Планирование (LLM)

L’agent décompose la tâche en actions concrètes. Il décide par exemple de visiter la page, de cliquer sur un onglet ou de dérouler une liste.

Исполнение (действия)

L’agent navigue sur le site, clique sur des boutons, fait défiler la page et interagit avec les éléments nécessaires pour atteindre l’objectif.

Извлечение (LLM)

L’agent identifie et extrait les données pertinentes.

Проверка и петля

L’agent vérifie le résultat et peut répéter le processus pour affiner l’extraction ou corriger des erreurs.

Узнайте, как использовать LLM Agent для веб-скраппинга с помощью этого пошагового руководства.

Étape 1 : Préparation de l’environnement

Установка необходимых библиотек (Python, фреймворки и т.д.).

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

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

# Установите библиотеки
pip install requests beautifulsoup4 httpx python-dotenv

Шаг 2: Выбор цели

Выберите веб-страницу для сканирования и определите важную информацию.

# Пример целевого URL-адреса для сканирования
url = "https://example.org/produits"

# Информация для извлечения :
# - Заголовок страницы
# - Название основного продукта
# - Отображаемая цена
# - Ссылки на другие продукты
<html>
  <head>
    <title>Пример магазина - Продукты</title>
  </head>
  <body>
    <h1>Наша продукция</h1>
    <div class="product">
      <h2>Продукт A</h2>
      <span class="price">29.99€</span>
    </div>
    <a href="/ru/produit-b/">См. продукт B</a>
  </body>
</html>

Этап 3: Формулировка запроса

Rédiger des instructions claires et précises pour l’agent.

Система:
Вы - магистрант, специализирующийся на веб-скреппинге.
Ваша задача - проанализировать и упорядочить данные, извлеченные с веб-страницы.

Пользователь:
Вот разобранный HTML-контент:
<h1>Наша продукция</h1>
Продукт A - €29.99
Продукт B - €45.00

Задания
1. Резюмируйте основное содержание.
2. Приведите JSON-формат, содержащий {название_продукта, цена}.
3. Предложите 2 соответствующих CSS-селектора.

Шаг 4: Запуск скрипта

Запустите процесс и наблюдайте за результатом.

Вот пример простого кода на Python с использованием Requests, BeautifulSoup и LLM API:

импорт запросов
импортировать json

# Моделирует функцию агента LLM, которая планирует и выполняет действия
def execute_llm_agent(prompt, url_target):
    # Здесь агент использует подсказку, чтобы "решить", какие действия предпринять.
    print(f "LLM-агент: Я анализирую страницу {url_target}, чтобы найти данные. Моя цель: '{prompt}'")
    
    # 1. Анализ и планирование (симуляция)
    print("LLM-агент: Я планирую свою стратегию...")
    
    # Агент может генерировать селекторы, навигационные инструкции и т. д.
    # Например: агент решает искать товары '' и '', используя класс "цена".
    
    # 2 Выполнение и извлечение
    response = requests.get(url_target)
    # Агент "понимает" структуру HTML и извлекает соответствующие данные.
    # В реальном агенте эта часть будет управляться LLM.
    извлеченные_данные = {
        "page_title": "Пример магазина - товары", # Динамически извлекается
        "product_A": "Продукт A", # Динамически извлекается
        "price_A": "29.99€", # Динамически извлекается
    }
    
    # 3. Верификация и организация
    print("LLM-агент: Я нашел данные. Я организую их в формате JSON").
    
    # Агент использует свои возможности рассуждения для форматирования конечного результата.
    resultat_json = json.dumps({
        "продукты": [
            {
                "название_продукта": extracted_data["product_A"],
                "цена": extracted_data["price_A"]
            }
        ]
    }, indent=2)
    
    return result_json

# Запустите агента с целью пользователя
prompt_user = "Найдите название товара и цену на странице".
url_of_site = "https://example.com"

extract_data = execute_llm_agent(prompt_user, url_from_site)
print("Конечный результат работы агента:")
print(extracted_data)

Сравнение инструментов веб-скреппинга с агентами LLM

Чтобы получить максимальную отдачу от веб-скраппинга с помощью LLM Agents, важно ознакомиться с различными доступными инструментами и их особенностями.

🌐 Инструмент / Рамка	🤖 Подход LLM	✅ Основные моменты	❌ Слабые стороны
Яркие данные	Plateforme de données web et d’outils avec intégration LLM	Надежная инфраструктура, комплексные решения, высокая отказоустойчивость	Потенциально высокая стоимость при больших объемах, сложность для новичков
Apify + LLM	Интеграция LLM в существующую систему	Très puissant, gère l’infrastructure	Требуются более глубокие технические знания
ScrapeGraphAI	Графическая основа, высокая наглядность	Facilité d’utilisation, pas de code	Может быть менее гибким при выполнении сложных задач
Solutions “maison”	Прямое использование API LLM	Максимальная гибкость, полный контроль	Высокая стоимость и сложность, требует кодирования

Часто задаваемые вопросы

В чем разница между LLM и API для веб-скреппинга?

✔ Один LLM est un modèle de langage capable de comprendre et de générer du texte en langage humain. Il peut être utilisé pour interpréter des pages web et guider l’extraction.

✔ Один API для веб-скреппинга, en revanche, est un outil prêt à l’emploi qui fournit directement les données extraites. Elle possède souvent des fonctionnalités intégrées comme la rotation d’IP ou la gestion des CAPTCHAs.

Какой агент LLM следует выбрать для веб-скраппинга?

При выборе LLM-агента следует учитывать несколько критериев:

✅ The размер и сложность задачи.
✅ The бюджет в наличии.
✅ The язык и область данные.
✅ The совместимость с вашей средой техника.

В чем заключаются сложности веб-скрептинга для магистрантов?

Avant d’utiliser un Agent LLM, il est préférable d’être conscient des limites et des difficultés possibles :

Coût d’utilisation : les appels d’API aux LLM peuvent être coûteux, surtout pour les tâches à grande échelle.
Производительность и скорость : l’inférence des LLM est plus lente que l’exécution de sélecteurs prédéfinis.
Точность и прочность : Le résultat dépend fortement de la qualité du prompt. Le LLM peut se “tromper” ou “halluciner”, et un léger changement de mise en page peut perturber l’agent.
Технические ограничения Сайты на JavaScript, защита от ботов (Cloudflare) и CAPTCHA по-прежнему сложны в управлении.

Как управлять ошибками и блокировками (CAPTCHA, защита от ботов) с помощью LLM-агента?

Некоторые специализированные услуги, такие как Яркие данные Мы предлагаем комплексные решения для преодоления этих узких мест. Это делает процесс скрапбукинга с помощью LLM Agent более плавным и надежным.

Bright Data автоматически обходит блоки и капчи, делая скраппинг более простым и эффективным. Кристина для Alucare.fr

Законно ли заниматься веб-скрептингом, имея степень магистра права?

La Законность веб-скреппинга зависит от контекста и страны. В целом, это зависит от того, как используются данные и защищены ли они правами.

💬 Одним словом, LLM-агенты преобразуют веб-скраппинг, делая его более гибким и доступным, даже если технические проблемы остаются. А что вы думаете об этой эволюции?