웹 스크래핑의 혁신: AI 기반 스크래핑으로 데이터 수집 자동화

웹 스크래핑의 혁신: AI 기반 스크래핑으로 데이터 수집 자동화

목차

1. 들어가며: 변화하는 웹 스크래핑 환경
2. AI 기반 웹 스크래핑의 장점
3. 웹 스크래핑 유형별 최적의 전략
   • 3.1. 공개 및 단순 웹사이트 스크래핑
   • 3.2. 복잡한 웹 인터랙션이 필요한 웹사이트 스크래핑
   • 3.3. 복잡한 추론 능력이 필요한 웹 스크래핑
4. AgentQL을 활용한 웹 스크래핑 자동화 구축
5. 결론: AI 기반 웹 스크래핑의 미래

1. 들어가며: 변화하는 웹 스크래핑 환경

과거 웹 스크래핑은 주로 정적이고 단순한 웹사이트에서 데이터를 추출하는 데 사용되었습니다. 하지만 웹사이트가 점점 복잡해지고 동적으로 변화함에 따라 기존의 방법으로는 효율적인 데이터 수집이 어려워졌습니다. 이러한 변화에 따라 AI 기반 웹 스크래핑이 새로운 해결책으로 떠오르고 있습니다.

2. AI 기반 웹 스크래핑의 장점

AI, 특히 대규모 언어 모델(LLM)은 웹 스크래핑 분야에 혁신을 가져왔습니다. LLM은 다음과 같은 기능을 통해 웹 스크래핑의 효율성과 정확성을 향상시킵니다.

• 비정형 데이터에서 구조화된 정보 추출: LLM은 복잡한 HTML 구조에서 원하는 정보를 정확하게 추출할 수 있습니다.
• OpenAI의 구조화된 출력 기능: 원하는 데이터 구조를 정의하면 LLM이 해당 구조에 맞춰 데이터를 추출하여 신뢰도를 높입니다.
• 에이전트 추론 능력: 웹사이트 구조를 이해하고, 여러 페이지를 탐색하며, 원하는 정보를 찾아낼 수 있습니다.
• 웹 인터랙션 시뮬레이션: 로그인, 팝업 창 처리, 페이지네이션 등 인간과 유사한 웹 브라우징 동작을 모방하여 데이터를 수집합니다.

3. 웹 스크래핑 유형별 최적의 전략

웹사이트의 복잡도와 요구사항에 따라 적절한 스크래핑 전략을 선택해야 합니다.

3.1. 공개 및 단순 웹사이트 스크래핑

로그인이나 결제 없이 접근 가능한 Wikipedia, 기업 웹사이트 등의 경우, FileCR, Jina AI Reader API, SpiderCloud와 같은 서비스를 활용하여 HTML을 Markdown 형식으로 변환하면 LLM이 더 쉽게 정보를 추출할 수 있습니다. 각 서비스는 비용과 기능에 차이가 있으므로, 필요에 맞는 서비스를 선택해야 합니다.

3.2. 복잡한 웹 인터랙션이 필요한 웹사이트 스크래핑

로그인, 팝업 창, 페이지네이션 등 복잡한 인터랙션이 필요한 웹사이트의 경우, Selenium, Puppeteer, Playwright와 같은 브라우저 자동화 도구를 사용해야 합니다. 특히 AgentQL은 UI 요소를 효과적으로 식별하고 상호작용하여 스크래핑 효율을 높여줍니다.

3.3. 복잡한 추론 능력이 필요한 웹 스크래핑

"특정 기간 동안 가장 저렴한 항공권 찾기"와 같은 모호한 요청을 처리하려면 복잡한 추론 능력이 필요합니다. Multi-on과 같은 플랫폼은 이러한 유형의 스크래핑을 위한 에이전트를 개발하고 있으며, 웹 브라우저를 자율적으로 조작하여 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.

4. AgentQL을 활용한 웹 스크래핑 자동화 구축

AgentQL은 자연어 쿼리를 사용하여 웹 페이지의 UI 요소를 쉽게 식별하고 상호작용할 수 있도록 도와줍니다. Playwright와 같은 브라우저 자동화 도구와 결합하여 로그인, 폼 제출, 페이지네이션 등 다양한 웹 자동화 작업을 구현할 수 있습니다.

결론: AI 기반 웹 스크래핑의 미래

AI 기반 웹 스크래핑은 데이터 수집 과정을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 앞으로 더욱 발전된 LLM과 에이전트 시스템을 통해 더욱 효율적이고 정확한 웹 스크래핑이 가능해질 것으로 예상됩니다. 다양한 도구와 기술을 활용하여 웹 스크래핑의 잠재력을 최대한 활용하세요.