В современном мире, где данные играют ключевую роль, извлечение информации с веб-сайтов необходимо для различных целей, таких как бизнес-аналитика, маркетинговые исследования и конкурентный анализ. Веб-скрейпинг, автоматизированный процесс сбора данных с сайтов, стал важным инструментом. Однако традиционные методы веб-скрейпинга часто требуют сложного кодирования и регулярных обновлений из-за изменений в структуре сайтов. Именно здесь появляется ScrapeGraphAI — инновационная библиотека на Python с открытым исходным кодом, которая стремится преобразовать веб-скрейпинг, используя возможности больших языковых моделей (LLM).

Ключевые моменты

• ScrapeGraphAI — это библиотека на Python с открытым исходным кодом, которая упрощает веб-скрейпинг.
• Она использует большие языковые модели (LLM) для более эффективного извлечения данных с веб-сайтов.
• Инструмент снижает необходимость в постоянном вмешательстве разработчиков, адаптируясь к изменениям на сайтах.
• Поддерживает различные LLM, включая GPT, Gemini, Groq, Azure и Hugging Face.
• Установка проста с помощью pip, и рекомендуется использовать виртуальную среду.
• ScrapeGraphAI позволяет пользователям собирать данные и извлекать конкретную информацию с меньшим количеством кода по сравнению с традиционными методами.
• Локальный хостинг через Ollama предлагает частную и эффективную среду для скрейпинга.

Понимание веб-скрейпинга и его эволюция

Эпоха традиционного веб-скрейпинга

Веб-скрейпинг существует с конца 1990-х и начала 2000-х годов, когда интернет начал развиваться. В то время скрейпинг включал в себя интенсивное кодирование для извлечения данных из HTML-страниц. Пользовательское кодирование было необходимо для навигации по различным HTML-структурам, найденным в интернете. Регулярные выражения часто использовались для парсинга HTML-данных, что было и утомительно, и сложно. Этот метод в основном использовался в офлайн-приложениях, требующих ручных обновлений для перехода в онлайн. Весь процесс требовал значительного времени и экспертизы, что делало его доступным в основном для тех, кто обладал продвинутыми навыками кодирования.

Со временем появилось множество инструментов и техник для упрощения веб-скрейпинга. Python, с его мощной экосистемой библиотек, стал предпочтительным языком для этой задачи. Библиотеки, такие как Beautiful Soup и Scrapy, предложили более структурированные методы извлечения данных, но проблема адаптации к изменяющимся структурам сайтов сохранялась.

Ландшафт значительно изменился с появлением больших языковых моделей (LLM), которые автоматизируют большую часть сложности традиционного веб-скрейпинга. Давайте рассмотрим инструмент, который упростил это.

Представляем ScrapeGraphAI: Веб-скрейпинг в новом свете

ScrapeGraphAI появляется как мощное решение, используя AI-управляемые большие языковые модели для автоматизации и упрощения процесса веб-скрейпинга. Это библиотека на Python с открытым исходным кодом, разработанная для того, чтобы изменить наш подход к веб-скрейпингу.

В отличие от традиционных инструментов веб-скрейпинга, которые часто зависят от фиксированных шаблонов или ручных настроек, ScrapeGraphAI адаптируется к изменениям в структуре сайтов, минимизируя необходимость в постоянном вмешательстве разработчиков. Он выделяется интеграцией больших языковых моделей (LLM) и модульных графовых конвейеров для автоматизации сбора данных из различных источников.

Эта библиотека предлагает более гибкое и менее требовательное к обслуживанию решение по сравнению с традиционными инструментами скрейпинга. Она позволяет пользователям легко извлекать конкретную информацию из HTML-разметки без обширного кодирования или работы с сложными регулярными выражениями. Вам нужно только указать, какая информация вам нужна, и ScrapeGraphAI позаботится об остальном. Она поддерживает несколько LLM, включая GPT, Gemini, Groq и Azure, а также локальные модели, которые можно запускать на вашем компьютере с использованием Ollama.

Ключевые компоненты и архитектура

ScrapeGraphAI использует различные узлы парсинга для обработки всех HTML-узлов в различных разделах. Он использует узлы поиска для точного определения конкретных областей внутри HTML-страницы. Умный построитель графов управляет всей разметкой языка в HTML.

Вот краткий обзор его архитектуры:

• Типы узлов: ScrapeGraphAI использует различные узлы парсинга для обработки различных разделов HTML, включая условные узлы, узлы получения данных, узлы парсинга, узлы Rag и узлы поиска. Эти узлы позволяют условный парсинг, получение данных, парсинг содержимого и поиск релевантной информации в структуре HTML.
• Построитель графов: Умный построитель графов ScrapeGraphAI упрощает извлечение желаемой информации, управляя всей разметкой языка HTML.
• Большие языковые модели (LLM): ScrapeGraphAI поддерживает LLM, такие как Gemini и OpenAI, используя их возможности обработки естественного языка для эффективного извлечения данных.

Способность библиотеки вручную определять графы или позволять LLM создавать графы на основе запросов добавляет гибкость, которая удовлетворяет различные потребности пользователей и требования проекта. Эта высокая архитектура облегчает реализацию сложных конвейеров скрейпинга с минимальным кодированием.

Настройка ScrapeGraphAI: Установка и конфигурация

Предварительные требования и шаги установки

Перед тем как погрузиться в ScrapeGraphAI, убедитесь, что ваша система соответствует необходимым предварительным требованиям.

Вот подробное руководство по настройке всего:

1. Версия Python: ScrapeGraphAI требует Python 3.9 или выше, но не более 3.12. Обычно достаточно Python 3.10.
2. PIP: Убедитесь, что у вас установлена последняя версия PIP, установщика пакетов Python. Вы можете обновить его с помощью команды pip install --upgrade pip.
3. Ollama (Опционально): Если вы планируете запускать локальные большие языковые модели, вам нужно будет установить Ollama. Проверьте документацию для получения подробных инструкций по установке и настройке.

После подтверждения этих предварительных требований установка ScrapeGraphAI проста:

pip install scrapegraphai

Настоятельно рекомендуется установить ScrapeGraphAI в виртуальную среду (conda, venv и т.д.), чтобы избежать конфликтов с другими пакетами Python в вашей системе.

Для пользователей Windows можно использовать Windows Subsystem for Linux (WSL) для установки дополнительных библиотек.

Выбор подходящей большой языковой модели

Одно из ключевых решений при использовании ScrapeGraphAI — это выбор подходящей большой языковой модели (LLM) для ваших нужд веб-скрейпинга. ScrapeGraphAI поддерживает различные LLM, каждая из которых имеет свои сильные стороны и возможности:

• Модели GPT от OpenAI: GPT-3.5 Turbo и GPT-4 — мощные варианты для общих задач веб-скрейпинга. Эти модели могут эффективно понимать и извлекать информацию из разнообразных структур сайтов.
• Gemini: Предлагает продвинутые возможности обработки естественного языка, что делает его подходящим для сложных задач извлечения данных.
• Groq: Известен своей скоростью и эффективностью, Groq — отличный выбор, когда вам нужно быстро обрабатывать большие объемы веб-данных.
• Azure: Обеспечивает корпоративный уровень безопасности и масштабируемости, что делает его идеальным для организаций с строгими требованиями к конфиденциальности данных.
• Hugging Face: Предлагает широкий спектр LLM с открытым исходным кодом, позволяя настраивать и дорабатывать модели для конкретных задач веб-скрейпинга.

Для тех, кто обеспокоен конфиденциальностью данных или стоимостью, ScrapeGraphAI позволяет запускать локальные LLM с использованием Ollama. Такая настройка позволяет использовать мощь LLM без зависимости от внешних сервисов.

Практические примеры: Скрейпинг с помощью ScrapeGraphAI

Настройка моделей OpenAI

Для подключения и использования моделей OpenAI вам нужно импортировать необходимые библиотеки и настроить ключ API. Вот пример того, как настроить ScrapeGraphAI с моделями GPT от OpenAI:

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",
}
}
Инициализация SmartScraperGraph с запросом, источником и конфигурацией
smart_scraper_graph = SmartScraperGraph(
prompt="Перечислите все проекты с их названиями и описаниями.",
source="https://perinim.github.io/projects/",
config=graph_config
)
Запуск SmartScraperGraph и сохранение результата
result = smart_scraper_graph.run()
print(result)

В этом примере словарь graph_config определен для указания ключа API и модели, которую вы хотите использовать (gpt-3.5-turbo). Затем SmartScraperGraph инициализируется с запросом, URL-источником и конфигурацией. Наконец, метод run() вызывается для выполнения процесса скрейпинга и вывода результатов.

Настройка локальных моделей

Для локальных моделей ScrapeGraphAI требует немного больше настроек, но это все равно просто:

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,
}
Инициализация SmartScraperGraph с запросом, источником и конфигурацией
smart_scraper_graph = SmartScraperGraph(
prompt="Перечислите все проекты с их названиями и описаниями.",
source="https://perinim.github.io/projects/",
config=graph_config
)
Запуск SmartScraperGraph и сохранение результата
result = smart_scraper_graph.run()
print(result)

Эта конфигурация включает указание модели (ollama/llama3), температуры, формата и базовых URL-адресов как для LLM, так и для эмбеддингов. Вы можете настроить модель и другие параметры в соответствии с вашими конкретными требованиями к веб-скрейпингу.

Понимание стоимости и лицензирования

Природа открытого исходного кода

Поскольку ScrapeGraphAI — это библиотека с открытым исходным кодом, она бесплатна для использования. Вы можете скачивать, изменять и распространять ее в соответствии с условиями лицензии. Это открытое природное явление поощряет вклады сообщества и обеспечивает доступность библиотеки для широкой аудитории.

Однако имейте в виду, что использование некоторых больших языковых моделей, таких как те, что от OpenAI, может повлечь за собой затраты. OpenAI, Bardeen AI и другие работают по модели ценообразования на основе токенов. Когда вы отправляете запрос LLM, он обрабатывает запрос и генерирует ответ. Стоимость зависит от количества использованных токенов в запросе и ответе. Поэтому важно отслеживать ваше использование и управлять вашими ключами API, чтобы избежать неожиданных расходов. Полезно иметь собственный ключ API для OpenAI.

Преимущества и недостатки ScrapeGraphAI

Преимущества

• Упрощенный процесс веб-скрейпинга с использованием LLM.
• Сниженная потребность в постоянном обслуживании и настройках.
• Поддержка различных больших языковых моделей.
• Возможность локального хостинга LLM для повышения конфиденциальности и безопасности.
• Повышенная гибкость и кастомизация через графовые конвейеры.

Недостатки

• Потенциальные затраты, связанные с использованием внешних сервисов LLM.
• Зависимость от точности и возможностей выбранной LLM.
• Требует некоторой знакомства с Python и виртуальными средами.
• Относительно новая библиотека, поэтому поддержка сообщества и документация могут все еще развиваться.

Ключевые функции

Интеграция LLM

ScrapeGraphAI использует большие языковые модели (LLM) для интеллектуального веб-скрейпинга. Она может автоматически обнаруживать и адаптироваться к изменениям в структуре сайтов, снижая необходимость в постоянных ручных настройках. Эта функция одна экономит значительное время на разработку и обслуживание.

Графовые конвейеры

Библиотека использует модульные графовые конвейеры, которые позволяют эффективно и структурированно извлекать данные. Эти конвейеры можно настраивать для различных сценариев веб-скрейпинга, предоставляя гибкость и контроль над процессом извлечения.

Поддержка множества LLM

ScrapeGraphAI поддерживает разнообразие LLM, включая GPT, Gemini, Groq, Azure и Hugging Face. Эта поддержка позволяет пользователям выбирать модель, которая лучше всего подходит для их нужд, будь то для общего скрейпинга или более специализированных задач.

Локальный хостинг LLM

С интеграцией Ollama, ScrapeGraphAI позволяет размещать большие языковые модели локально. Это обеспечивает безопасную и частную среду для веб-скрейпинга без зависимости от внешних сервисов.

Разнообразные варианты использования ScrapeGraphAI

Бизнес-аналитика в электронной коммерции

ScrapeGraphAI может использоваться для мониторинга цен на товары, отслеживания предложений конкурентов и сбора отзывов клиентов, предоставляя бизнесу в электронной коммерции конкурентное преимущество. Автоматизация сбора этих данных позволяет бизнесу принимать обоснованные решения для оптимизации своих стратегий.

Исследования для инвесторов

Инвесторы могут использовать ScrapeGraphAI для извлечения финансовых данных, анализа новостей компаний и отслеживания рыночных тенденций. Эти данные предоставляют инвесторам необходимые инсайты для принятия обоснованных инвестиционных решений и эффективного управления рисками.

Маркетинг и конкурентный анализ

Маркетинговые команды могут использовать ScrapeGraphAI для сбора отзывов клиентов, анализа тенденций в социальных сетях и отслеживания стратегий конкурентов. Эти инсайты позволяют маркетологам создавать целевые кампании, оптимизировать контент и улучшать взаимодействие с клиентами.

Часто задаваемые вопросы

Что такое ScrapeGraphAI?

ScrapeGraphAI — это библиотека на Python с открытым исходным кодом, разработанная для упрощения и автоматизации веб-скрейпинга с использованием больших языковых моделей (LLM). Она позволяет пользователям извлекать данные с веб-сайтов более эффективно и с меньшим количеством ручного кодирования.

Какие предварительные требования для установки ScrapeGraphAI?

Предварительные требования включают Python 3.9 или выше (но не более 3.12), PIP и, опционально, Ollama для запуска локальных LLM.

Как установить ScrapeGraphAI?

Вы можете установить ScrapeGraphAI с помощью PIP, используя команду pip install scrapegraphai. Рекомендуется устанавливать ее в виртуальной среде.

Какие большие языковые модели поддерживает ScrapeGraphAI?

ScrapeGraphAI поддерживает GPT, Gemini, Groq, Azure, Hugging Face и локальные модели, запускаемые с помощью Ollama.

Как настроить ScrapeGraphAI для использования моделей GPT от OpenAI?

Вам нужно настроить ключ API OpenAI в словаре graph_config и указать модель, которую вы хотите использовать.

Можно ли использовать ScrapeGraphAI бесплатно?

Да, ScrapeGraphAI — это библиотека с открытым исходным кодом и бесплатна для использования. Однако использование некоторых LLM, таких как те от OpenAI, может повлечь за собой затраты на основе использования токенов.

Связанные вопросы

Как ScrapeGraphAI сравнивается с традиционными инструментами веб-скрейпинга?

ScrapeGraphAI использует AI-управляемые большие языковые модели, снижая необходимость в постоянных ручных настройках из-за изменений в структуре сайтов. Традиционные инструменты часто требуют больше кодирования и обслуживания. ScrapeGraphAI адаптируется к изменяющимся структурам сайтов, снижая необходимость в постоянном вмешательстве разработчиков. Эта гибкость обеспечивает функциональность скрейперов даже при изменении макетов сайтов. С помощью ScrapeGraphAI вам нужно только указать, какая информация вам нужна, и библиотека займется остальным. Традиционный метод веб-скрейпинга существует с конца 1990-х и начала 2000-х годов, когда интернет начал формироваться. В те времена веб-скрейпинг включал в себя обширное кодирование для извлечения данных из HTML-страниц. Регулярные выражения часто использовались для парсинга HTML-данных, что было утомительным и сложным заданием. Этот подход в основном использовался в офлайн-приложениях, требуя от разработчиков ручного их вывода в онлайн.

Какие виды запросов можно задать при использовании ScrapeGraphAI?

Эта конфигурация включает указание модели (ollama/llama3), температуры, формата и базовых URL-адресов как для LLM, так и для эмбеддингов. Вы можете настроить модель и другие параметры в соответствии с вашими конкретными требованиями к веб-скрейпингу. Некоторые распространенные запросы следующие:

• Перечислите все проекты с их названиями и описаниями.
• Перечислите все содержимое.