Что такое веб-скраппинг с помощью LLM Agent?

Содержание :

С ростом популярности агентов LLM, скраппинг становится более интеллектуальным и автономным. Эта эволюция меняет способ доступа к данным и их использования в Интернете.

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.

🔥 С приходом Агенты LLMВеб-скреппинг переживает настоящую смену парадигмы.

Что такое агент LLM?

Это программа, которая сочетает в себе усовершенствованная языковая модель (LLM) для понимания человеческого языка.

👉 Таким образом, вместо того, чтобы просто давать технические инструкции, как в случае с XPath или CSS, вы можете сказать агенту, что вы хотите, используя нормальный язык. Он занимается поиском и собирать данные для вас.

Роль агента LLM в веб-парсинге

Агент LLM (Large Language Model) - это программа, которая использует расширенную языковую модель для интерпретации человеческих инструкций и автоматизации извлечения данных из Интернета. — LLM-агент (Large Language Model) — это программа, которая использует усовершенствованную языковую модель для интерпретации человеческих инструкций и автоматизации извлечения данных из Интернета. ©Christina для Alucare.fr

LLM-агент выполняет несколько функций в веб-парсинге:

Понимание инструкций пользователя в естественной речи.
Идентификация и навигация автоматически в различных структурах веб-страниц.
Извлечение, преобразование и систематизация данных автономно.
Адаптация к изменениям на сайте веб, не изменяя правила вручную.

Вот конкретные примеры использования LLM-агентов при веб-парсинге:

✅ Извлечение цен и характеристик товара.
✅ Мониторинг отзывов покупателей.
✅ Поиск статей или новостей.
✅ 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)

Пользователь формулирует задачу простым языком. Например: «Найди цену и описание этого товара».

Планирование (LLM)

Агент разбивает задачу на конкретные действия. Например, он решает посетить страницу, щелкнуть вкладку или развернуть список.

Исполнение (действия)

Агент перемещается по сайту, нажимает на кнопки, прокручивает страницу и взаимодействует с элементами, необходимыми для достижения цели.

Извлечение (LLM)

Агент идентифицирует и извлекает соответствующие данные.

Проверка и петля

Агент проверяет результат и может повторить процесс, чтобы уточнить извлечение или исправить ошибки.

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

Шаг 1: Подготовка среды

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

Составить четкие и точные инструкции для агента.

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	Платформа веб-данных и инструментов с интеграцией LLM	Надежная инфраструктура, комплексные решения, высокая отказоустойчивость	Потенциально высокая стоимость при больших объемах, сложность для новичков
Apify + LLM	Интеграция LLM в существующую систему	Очень мощный, управляет инфраструктурой	Требуются более глубокие технические знания
ScrapeGraphAI	Графическая основа, высокая наглядность	Простота использования, без кода	Может быть менее гибким при выполнении сложных задач
Домашние решения	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 — это языковая модель, способная понимать и генерировать текст на человеческом языке. Она может использоваться для интерпретации веб-страниц и управления извлечением данных.

✔ Один API для веб-скреппинга, напротив, представляет собой готовый к использованию инструмент, который напрямую предоставляет извлеченные данные. Он часто обладает встроенными функциями, такими как ротация IP-адресов или управление CAPTCHA.

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?

Перед использованием агента LLM лучше быть осведомленным о возможных ограничениях и сложностях:

Стоимость использования : вызовы API к LLM могут быть дорогостоящими, особенно для крупномасштабных задач.
Производительность и скорость : вывод LLM происходит медленнее, чем выполнение предопределенных селекторов.
Точность и прочность : Результат сильно зависит от качества подсказки. LLM может «ошибаться» или «галлюцинировать», и небольшое изменение в макете может сбить агента с толку.
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?