오늘날 데이터 중심의 세계에서 웹사이트에서 정보를 추출하는 것은 비즈니스 인텔리전스, 시장 조사 및 경쟁 분석과 같은 다양한 목적에 필수적입니다. 웹 스크래핑은 웹사이트에서 자동으로 데이터를 가져오는 프로세스로, 중요한 도구로 자리 잡았습니다. 그러나 전통적인 웹 스크래핑 방법은 종종 복잡한 코딩과 웹사이트 구조 변경으로 인한 정기적인 업데이트가 필요합니다. 여기서 ScrapeGraphAI가 등장합니다. ScrapeGraphAI는 대규모 언어 모델(LLM)의 기능을 활용하여 웹 스크래핑을 변혁시키려는 혁신적인 오픈 소스 파이썬 라이브러리입니다.

주요 포인트

• ScrapeGraphAI는 웹 스크래핑을 간소화하는 오픈 소스 파이썬 라이브러리입니다.
• 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 웹사이트에서 데이터를 더 효과적으로 추출합니다.
• 웹사이트 변경에 적응하여 지속적인 개발자 개입의 필요성을 줄입니다.
• GPT, Gemini, Groq, Azure 및 Hugging Face를 포함한 다양한 LLM을 지원합니다.
• 설치는 pip를 통해 간단하며, 가상 환경 사용이 권장됩니다.
• ScrapeGraphAI는 전통적인 방법에 비해 적은 코드로 데이터를 스크래핑하고 특정 정보를 추출할 수 있습니다.
• Ollama를 통한 로컬 호스팅은 개인적이고 효율적인 스크래핑 환경을 제공합니다.

웹 스크래핑과 그 진화 이해

전통적인 웹 스크래핑 시대

웹 스크래핑은 1990년대 후반과 2000년대 초반, 인터넷이 발전하기 시작했을 때부터 존재해 왔습니다. 당시 스크래핑은 HTML 페이지에서 데이터를 추출하기 위해 집중적인 코딩이 필요했습니다. 온라인에서 발견되는 다양한 HTML 구조를 탐색하기 위해 맞춤형 코딩이 필수적이었습니다. 정규 표현식이 HTML 데이터를 분석하는 데 자주 사용되었는데, 이는 매우 번거롭고 복잡한 작업이었습니다. 이 방법은 주로 오프라인 애플리케이션에서 사용되었으며, 온라인으로 전환하려면 수동 업데이트가 필요했습니다. 전체 프로세스는 상당한 시간과 전문 지식을 요구했으며, 고급 코딩 기술을 가진 사람들만 접근할 수 있었습니다.

시간이 지남에 따라 웹 스크래핑을 단순화하기 위한 다양한 도구와 기술이 등장했습니다. 파이썬은 강력한 라이브러리 생태계를 갖추고 있어 이러한 작업에 선호되는 언어로 자리 잡았습니다. Beautiful Soup와 Scrapy와 같은 라이브러리는 더 구조화된 데이터 추출 방법을 제공했지만, 변화하는 웹사이트 구조에 적응하는 문제는 여전히 남아있었습니다.

이제 대규모 언어 모델(LLM)의 도입으로 전통적인 웹 스크래핑의 복잡성을 많이 자동화하는 방식으로 풍경이 크게 변화했습니다. 이 도구를 살펴보겠습니다.

ScrapeGraphAI 소개: 웹 스크래핑의 재탄생

ScrapeGraphAI는 AI 기반 대규모 언어 모델을 활용하여 웹 스크래핑 프로세스를 자동화하고 단순화하는 강력한 솔루션으로 등장했습니다. 웹 스크래핑 접근 방식을 혁신하려는 목적으로 설계된 오픈 소스 파이썬 라이브러리입니다.

전통적인 웹 스크래핑 도구는 종종 고정된 패턴이나 수동 조정에 의존하는 반면, ScrapeGraphAI는 웹사이트 구조 변경에 적응하여 지속적인 개발자 개입의 필요성을 최소화합니다. 대규모 언어 모델(LLM)과 모듈식 그래프 기반 파이프라인을 통합하여 다양한 소스에서 데이터 스크래핑을 자동화하는 것이 특징입니다.

이 라이브러리는 전통적인 스크래핑 도구에 비해 더 유연하고 유지 보수가 적은 솔루션을 제공합니다. HTML 마크업에서 특정 정보를 쉽게 추출할 수 있으며, 복잡한 정규 표현식을 다룰 필요 없이 필요한 정보만 지정하면 ScrapeGraphAI가 나머지를 처리합니다. GPT, Gemini, Groq, Azure를 포함한 여러 LLM을 지원하며, Ollama를 사용하여 로컬에서 실행할 수 있는 모델도 지원합니다.

주요 구성 요소 및 아키텍처

ScrapeGraphAI는 다양한 섹션의 모든 HTML 노드를 처리하기 위해 다양한 파싱 노드를 사용합니다. HTML 페이지 내의 특정 영역을 지정하기 위해 검색 노드를 사용합니다. 더 스마트한 그래프 빌더는 HTML의 모든 마크업 언어를 관리합니다.

아키텍처 개요는 다음과 같습니다:

• 노드 유형: ScrapeGraphAI는 조건부 노드, 페치 노드, 파싱 노드, Rag 노드, 검색 노드와 같은 다양한 파싱 노드를 사용하여 HTML의 다양한 섹션을 처리합니다. 이러한 노드는 조건부 파싱, 데이터 페칭, 콘텐츠 파싱 및 HTML 구조 내에서 관련 정보 검색을 가능하게 합니다.
• 그래프 빌더: ScrapeGraphAI의 더 스마트한 그래프 빌더는 원하는 정보 추출을 단순화하여 모든 HTML 마크업 언어를 처리합니다.
• 대규모 언어 모델(LLM): ScrapeGraphAI는 Gemini와 OpenAI와 같은 LLM을 지원하여 효율적인 데이터 추출을 위한 자연어 처리 기능을 활용합니다.

라이브러리는 수동으로 그래프를 정의하거나 LLM이 프롬프트에 따라 그래프를 생성할 수 있도록 하여 다양한 사용자 요구와 프로젝트 요구 사항에 맞춘 유연성을 제공합니다. 이러한 고급 아키텍처는 최소한의 코딩으로 복잡한 스크래핑 파이프라인을 구현하는 것을 더 쉽게 만듭니다.

ScrapeGraphAI 설정: 설치 및 구성

전제 조건 및 설치 단계

ScrapeGraphAI를 시작하기 전에 시스템이 필요한 전제 조건을 충족하는지 확인하세요.

설정 방법은 다음과 같습니다:

1. 파이썬 버전: ScrapeGraphAI는 파이썬 3.9 이상이 필요하지만 3.12를 초과해서는 안 됩니다. 일반적으로 파이썬 3.10이면 충분합니다.
2. PIP: 최신 버전의 PIP(파이썬 패키지 설치기)가 있는지 확인하세요. pip install --upgrade pip 명령어로 업데이트할 수 있습니다.
3. Ollama(선택 사항): 로컬 대규모 언어 모델을 실행하려면 Ollama를 설치해야 합니다. 자세한 설치 및 설정 지침은 문서를 참조하세요.

이러한 전제 조건을 확인한 후 ScrapeGraphAI 설치는 간단합니다:

pip install scrapegraphai

ScrapeGraphAI는 시스템 내 다른 파이썬 패키지와의 충돌을 피하기 위해 가상 환경(conda, venv 등)에 설치하는 것이 강력히 권장됩니다.

윈도우 사용자는 추가 라이브러리를 설치하기 위해 Windows Subsystem for Linux(WSL)를 사용할 수 있습니다.

적절한 대규모 언어 모델 선택

ScrapeGraphAI를 사용할 때 중요한 결정 중 하나는 웹 스크래핑 요구에 맞는 적절한 대규모 언어 모델(LLM)을 선택하는 것입니다. ScrapeGraphAI는 다양한 LLM을 지원하며, 각각의 강점과 기능을 가지고 있습니다:

• OpenAI의 GPT 모델: GPT-3.5 Turbo와 GPT-4는 일반적인 웹 스크래핑 작업에 적합한 강력한 옵션입니다. 이러한 모델은 다양한 웹사이트 구조에서 정보를 이해하고 추출할 수 있습니다.
• Gemini: 복잡한 데이터 추출 작업에 적합한 고급 자연어 처리 기능을 제공합니다.
• Groq: 속도와 효율성으로 유명하며, 대량의 웹 데이터를 빠르게 처리해야 할 때 훌륭한 선택입니다.
• Azure: 엄격한 데이터 개인정보 보호 요구 사항이 있는 조직에 적합한 엔터프라이즈급 보안 및 확장성을 제공합니다.
• Hugging Face: 특정 웹 스크래핑 작업에 맞춰 모델을 사용자 정의하고 미세 조정할 수 있는 다양한 오픈 소스 LLM을 제공합니다.

데이터 개인정보 보호나 비용에 대해 우려가 있는 경우, ScrapeGraphAI는 Ollama를 사용하여 로컬 LLM을 실행할 수 있습니다. 이 설정을 통해 외부 서비스에 의존하지 않고도 LLM의 힘을 활용할 수 있습니다.

실제 예제: ScrapeGraphAI로 스크래핑

OpenAI 모델 설정

OpenAI 모델을 연결하고 사용하려면 필요한 라이브러리를 가져오고 API 키를 설정해야 합니다. OpenAI의 GPT 모델로 ScrapeGraphAI를 구성하는 예는 다음과 같습니다:

import os
from dotenv import load_dotenv
from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph
from scrapegraphai.utils import prettify_exec_info
load_dotenv()
openai_key = os.getenv("OPENAI_APIKEY")
graph_config = {
"llm": {
"api_key": openai_key,
"model": "gpt-3.5-turbo",
}
}
프롬프트, 소스 및 구성을 사용하여 SmartScraperGraph 초기화
smart_scraper_graph = SmartScraperGraph(
prompt="프로젝트 제목과 설명을 모두 나열해 주세요.",
source="https://perinim.github.io/projects/",
config=graph_config
)
SmartScraperGraph 실행 및 결과 저장
result = smart_scraper_graph.run()
print(result)

이 예제에서는 graph_config 딕셔너리를 정의하여 사용할 API 키와 모델(gpt-3.5-turbo)을 지정합니다. 그런 다음 프롬프트, 소스 URL 및 구성을 사용하여 SmartScraperGraph를 초기화합니다. 마지막으로 run() 메서드를 호출하여 스크래핑 프로세스를 실행하고 결과를 출력합니다.

로컬 모델 구성

로컬 모델의 경우 ScrapeGraphAI는 약간 더 많은 구성이 필요하지만 여전히 간단합니다:

from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph
from scrapegraphai.utils import prettify_exec_info
graph_config = {
"llm": {
"model": "ollama/llama3",
"temperature": 0.5,
"format": "json",
"model_tokens": 3500,
"base_url": "http://localhost:11434",
},
"embeddings": {
"model": "ollama/nomic-embed-text",
"base_url": "http://localhost:11434",
},
"verbose": True,
}
프롬프트, 소스 및 구성을 사용하여 SmartScraperGraph 초기화
smart_scraper_graph = SmartScraperGraph(
prompt="프로젝트 제목과 설명을 모두 나열해 주세요.",
source="https://perinim.github.io/projects/",
config=graph_config
)
SmartScraperGraph 실행 및 결과 저장
result = smart_scraper_graph.run()
print(result)

이 구성에는 모델(ollama/llama3), 온도, 형식 및 LLM 및 임베딩에 대한 기본 URL을 지정하는 것이 포함됩니다. 필요에 따라 모델 및 기타 매개변수를 조정하여 특정 웹 스크래핑 요구 사항에 맞출 수 있습니다.

비용 및 라이선스 이해

오픈 소스 특성

ScrapeGraphAI는 오픈 소스 라이브러리이므로 무료로 사용할 수 있습니다. 다운로드, 수정 및 라이선스 조건에 따라 배포할 수 있습니다. 이러한 오픈 특성은 커뮤니티 기여를 장려하고 라이브러리가 넓은 사용자층에 접근 가능하도록 합니다.

그러나 OpenAI와 같은 특정 대규모 언어 모델을 사용하는 경우 비용이 발생할 수 있습니다. OpenAI, Bardeen AI 등은 토큰 기반 가격 모델을 운영합니다. LLM에 프롬프트를 보내면 요청을 처리하고 응답을 생성합니다. 비용은 프롬프트와 응답에서 사용된 토큰 수에 따라 달라집니다. 따라서 사용량을 모니터링하고 API 키를 관리하여 예상치 못한 요금을 피하는 것이 중요합니다. OpenAI에 대한 자체 API 키를 보유하는 것이 도움이 됩니다.

ScrapeGraphAI의 장단점

장점

• LLM을 사용한 간소화된 웹 스크래핑 프로세스.
• 지속적인 유지 보수 및 조정의 필요성 감소.
• 다양한 대규모 언어 모델 지원.
• 개선된 개인정보 보호 및 보안을 위한 로컬 LLM 호스팅 옵션.
• 그래프 기반 파이프라인을 통한 유연성 및 맞춤형 증가.

단점

• 외부 LLM 서비스 사용과 관련된 잠재적 비용.
• 선택한 LLM의 정확성 및 기능에 대한 의존성.
• 파이썬 및 가상 환경에 대한 어느 정도의 familiarity 필요.
• 상대적으로 새로운 라이브러리이므로 커뮤니티 지원 및 문서가 아직 성장 중일 수 있음.

주요 기능

LLM 통합

ScrapeGraphAI는 지능형 웹 스크래핑을 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용합니다. 웹사이트 구조 변경을 자동으로 감지하고 적응하여 지속적인 수동 조정의 필요성을 줄일 수 있습니다. 이 기능만으로도 개발 및 유지 보수 시간을 크게 절약할 수 있습니다.

그래프 기반 파이프라인

라이브러리는 효율적이고 구조화된 데이터 추출을 위한 모듈식 그래프 기반 파이프라인을 사용합니다. 이러한 파이프라인은 다양한 웹 스크래핑 시나리오에 맞게 맞춤형으로 설정할 수 있어 추출 프로세스에 대한 유연성과 제어를 제공합니다.

여러 LLM 지원

ScrapeGraphAI는 GPT, Gemini, Groq, Azure 및 Hugging Face를 포함한 다양한 LLM을 지원합니다. 이 지원은 일반적인 스크래핑 작업 또는 더 전문화된 작업에 적합한 모델을 선택할 수 있게 해줍니다.

로컬 LLM 호스팅

Ollama 통합을 통해 ScrapeGraphAI는 대규모 언어 모델을 로컬에서 호스팅할 수 있습니다. 이를 통해 외부 서비스에 의존하지 않고 안전하고 개인적인 웹 스크래핑 환경을 제공합니다.

ScrapeGraphAI의 다양한 사용 사례

전자 상거래 비즈니스 인텔리전스

ScrapeGraphAI는 제품 가격 모니터링, 경쟁사 제품 추적 및 고객 리뷰 수집에 사용될 수 있으며, 전자 상거래 비즈니스에 경쟁 우위를 제공합니다. 이러한 데이터 수집을 자동화함으로써 비즈니스는 데이터 기반 의사 결정을 통해 전략을 최적화할 수 있습니다.

투자자 연구

투자자는 ScrapeGraphAI를 사용하여 재무 데이터를 추출하고, 회사 뉴스를 분석하며, 시장 동향을 모니터링할 수 있습니다. 이러한 데이터는 투자자가 정보에 입각한 투자 결정을 내리고 효과적으로 위험을 관리하는 데 필요한 통찰력을 제공합니다.

마케팅 및 경쟁 분석

마케팅 팀은 ScrapeGraphAI를 사용하여 고객 피드백을 수집하고, 소셜 미디어 동향을 분석하며, 경쟁사 전략을 추적할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 마케터가 타겟팅된 캠페인을 만들고, 콘텐츠를 최적화하며, 고객 참여를 개선하는 데 도움이 됩니다.

자주 묻는 질문

ScrapeGraphAI란 무엇인가요?

ScrapeGraphAI는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 웹 스크래핑을 단순화하고 자동화하는 오픈 소스 파이썬 라이브러리입니다. 사용자가 더 효율적으로 웹사이트에서 데이터를 추출하고 수동 코딩을 줄일 수 있게 합니다.

ScrapeGraphAI를 설치하기 위한 전제 조건은 무엇인가요?

전제 조건은 파이썬 3.9 이상(3.12를 초과하지 않음), PIP 및 로컬 LLM을 실행하기 위한 선택적 Ollama입니다.

ScrapeGraphAI를 어떻게 설치하나요?

PIP를 사용하여 pip install scrapegraphai 명령어로 설치할 수 있습니다. 가상 환경에 설치하는 것이 권장됩니다.

ScrapeGraphAI가 지원하는 대규모 언어 모델은 무엇인가요?

ScrapeGraphAI는 GPT, Gemini, Groq, Azure, Hugging Face 및 Ollama를 사용하여 실행되는 로컬 모델을 지원합니다.

OpenAI의 GPT 모델을 사용하도록 ScrapeGraphAI를 어떻게 구성하나요?

OpenAI API 키를 graph_config 딕셔너리에 설정하고 사용할 모델을 지정해야 합니다.

ScrapeGraphAI를 무료로 사용할 수 있나요?

네, ScrapeGraphAI는 오픈 소스 라이브러리로 무료로 사용할 수 있습니다. 그러나 OpenAI와 같은 특정 LLM을 사용하는 경우 토큰 사용에 따라 비용이 발생할 수 있습니다.

관련 질문

ScrapeGraphAI는 전통적인 웹 스크래핑 도구와 어떻게 비교되나요?

ScrapeGraphAI는 AI 기반 대규모 언어 모델을 활용하여 웹사이트 구조 변경으로 인한 지속적인 수동 조정의 필요성을 줄입니다. 전통적인 도구는 더 많은 코딩과 유지 보수가 필요합니다. ScrapeGraphAI는 변화하는 웹사이트 구조에 적응하여 지속적인 개발자 개입의 필요성을 줄입니다. 이러한 유연성은 웹사이트 레이아웃이 변경되더라도 스크래퍼가 기능을 유지할 수 있도록 보장합니다. ScrapeGraphAI를 사용하면 필요한 정보만 지정하면 라이브러리가 나머지를 처리합니다. 전통적인 웹 스크래핑 방법은 인터넷이 형성되기 시작한 1990년대 후반과 2000년대 초반부터 존재해 왔습니다. 당시 웹 스크래핑은 HTML 웹페이지에서 데이터를 추출하기 위해 많은 코딩이 필요했습니다. 정규 표현식이 HTML 데이터를 분석하는 데 자주 사용되었는데, 이는 매우 번거롭고 복잡한 작업이었습니다. 이러한 접근 방식은 주로 오프라인 애플리케이션에서 사용되었으며, 개발자가 이를 온라인으로 전환하려면 수동으로 작업해야 했습니다.

ScrapeGraphAI를 사용할 때 어떤 프롬프트를 정의할 수 있나요?

이 구성에는 모델(ollama/llama3), 온도, 형식 및 LLM 및 임베딩에 대한 기본 URL을 지정하는 것이 포함됩니다. 필요에 따라 모델 및 기타 매개변수를 조정하여 특정 웹 스크래핑 요구 사항에 맞출 수 있습니다. 일반적인 프롬프트는 다음과 같습니다:

• 프로젝트 제목과 설명을 모두 나열해 주세요.
• 모든 콘텐츠를 나열해 주세요.