Что такое скрапинг с использованием искусственного интеллекта?

Сбор данных с помощью ИИ заключается в использовании крупных языковых моделей (LLM) для извлечения и структурирования информации с веб-страниц, что позволяет получать очищенные результаты, такие как объекты JSON, вместо необработанного HTML-кода. Поскольку LLM анализируют смысл страницы, а не сопоставляют фиксированные CSS-селекторы, они автоматически адаптируются при изменении макета сайта. Благодаря этому скрапинг на основе искусственного интеллекта оказывается более устойчивым, чем традиционные скраперы, основанные на правилах, которые часто перестают работать после редизайна сайта.

Как работает скрапинг с использованием ИИ

Скрейпер на базе искусственного интеллекта загружает отрендеренный HTML-код (или его версию, преобразованную в формат Markdown) и передает его в LLM с подсказкой, описывающей целевые поля. Модель возвращает структурированный объект, например запись в формате JSON, содержащую название товара, цену и рейтинг, без использования какой-либо логики выбора. Согласно Scrapfly (2026) — данный подход позволяет уловить смысл страницы и автоматически адаптируется при изменении макета сайта, в отличие от жестких скрейперов, использующих CSS-селекторы.

Этот конвейер обычно состоит из трёх этапов: загрузка страницы (с обработкой рендеринга JavaScript и проверкой на ботов), передача контента в LLM с указанием схемы или списка полей, а также получение структурированных данных в ответ. В некоторых реализациях LLM вызывается только в случае неудачи стандартного извлечения данных, что позволяет снизить затраты на инференцию при обработке больших объемов данных.

Сравнительный анализ: скрапинг с использованием ИИ и традиционный веб-скрапинг

Традиционные инструменты для извлечения данных используют выражения XPath или селекторы CSS, привязанные к конкретной структуре HTML. Одно изменение макета может привести к сбою десятков правил извлечения данных и потребовать ручного корректирования. Использование искусственного интеллекта при извлечении данных позволяет снизить затраты на обслуживание за счёт более высокой стоимости вычислений на одну страницу, поскольку модель обобщает различные варианты страниц, а не сопоставляет их с жестко запрограммированным путем.

Этот компромисс становится значимым при работе с большими объёмами данных. Для страниц с большим объёмом данных и небольшими изменениями извлечение информации с помощью селекторов по-прежнему остаётся более быстрым и экономичным. Для страниц, макет которых часто обновляется, или для извлечения полей, которые варьируются в зависимости от типа страницы, экстрактор на базе LLM со временем показывает лучшие результаты.

Случаи использования

Мониторинг цен. Ритейлеры и аналитики собирают информацию о названиях товаров, ценах и наличии на тысячах страниц интернет-магазинов. С помощью искусственного интеллекта осуществляется извлечение данных из таблиц и списков, имеющих нестандартную структуру, характерную для различных интернет-магазинов.
Сбор данных для исследования. Учёные и журналисты извлекают структурированные данные (даты, имена, цифры) из новостных статей, судебных документов и официальных сайтов, каждый из которых имеет свой собственный формат.
Конвейеры данных для обучения ИИ. Команды, занимающиеся построением или доработкой моделей, собирают из Интернета чистые, помеченные примеры. С помощью технологий сбора данных с помощью ИИ можно аннотировать или классифицировать контент в процессе извлечения.
Анализ конкурентной среды. Продуктовые команды отслеживают списки функций, страницы с ценами и объявления о вакансиях у конкурентов, даже если на этих страницах отсутствует общедоступный API.

Web Render API от Massive поддерживает рабочие процессы сбора данных с помощью искусственного интеллекта, возвращая предварительно сгенерированный HTML-код или Markdown с любого общедоступного URL-адреса через узлы доступа в жилых районах или на выходе из сетей интернет-провайдеров в более чем 195 странах. Данный /browser конечных точек format=markdown Полученный результат готов к непосредственной передаче в запрос на извлечение информации для модели LLM, при этом промежуточный этап разбора HTML не требуется.

Часто задаваемые вопросы

Скрейпер на базе искусственного интеллекта, как правило, возвращает структурированный объект — чаще всего запись в формате JSON с именованными полями, такими как «название», «цена» или «дата», — а не исходную разметку страницы. Точная схема определяется в запросе на извлечение данных или в предоставленном списке полей.

Да. Модель LLM занимается интерпретацией данных, однако уровню извлечения информации по-прежнему необходимо получать доступ к страницам, которые могут быть ограничены географически или защищены системами обнаружения ботов. Использование прокси-серверов с резиденционными IP-адресами и ротацией IP-адресов является стандартным подходом при крупномасштабном скрапинге с помощью ИИ, позволяющим избежать блокировки запросов.

Страница должна быть полностью отображена, прежде чем LLM сможет её прочитать. Конвейеры сбора данных с помощью ИИ используют «безголовые» браузеры или API рендеринга, чтобы сначала выполнить код JavaScript, а затем передать полученный HTML-код или Markdown-код модели для извлечения информации.

Законность зависит от условий предоставления услуг целевого сайта, юрисдикции и способа использования данных. Общедоступные данные, как правило, можно свободно использовать, однако сбор данных, требующих входа в систему, обход технических средств контроля доступа или использование данных способами, запрещёнными условиями сайта, может повлечь за собой правовые риски. Перед запуском скрипера всегда ознакомьтесь с применимыми условиями и нормативными требованиями.