«`html
Веб-скрапинг: метод для извлечения данных из веб-сайтов
Веб-скрапинг – это процесс использования ботов для извлечения контента и данных с веб-сайтов. В отличие от скрин-скрапинга, который просто захватывает пиксели, отображаемые на экране, веб-скрапинг захватывает основной HTML-код вместе с данными, хранящимися в соответствующей базе данных. Этот подход является одним из самых эффективных и эффективных методов извлечения данных с веб-сайтов. Это важный инструмент для бизнеса и отдельных лиц, которым необходимо быстро и эффективно собирать информацию из сети.
Решения для веб-скрапинга
Для веб-скрапинга разработано несколько инструментов. Некоторые из наиболее часто используемых библиотек разработчиками — это BeautifulSoup, Scrapy и Selenium. Однако эти инструменты требуют детального понимания структуры страниц; поэтому этот подход может быть ресурсоемким. Они также не имеют встроенной поддержки для больших языковых моделей (LLM), которые могли бы улучшить адаптивность к изменениям в веб-макете.
Встречайте Parsera: легкая библиотека Python для скрапинга с использованием LLM
Для преодоления этих ограничений был разработан новый инструмент под названием Parsera. Это легкая библиотека Python, которая использует силу LLM, чтобы сделать веб-скрапинг более простым. Она не требует ручного взаимодействия с DOM; она позволяет пользователям указать данные, которые они хотят извлечь, с помощью простых языковых описаний. Затем LLM интерпретирует веб-страницу и извлекает необходимую информацию. Parsera разработана с фокусом на легкость и минимизацию использования токенов, что помогает увеличить скорость обработки и снизить затраты на использование LLM.
Преимущества Parsera
Основное преимущество Parsera заключается в эффективном использовании токенов. Минимизируя количество обрабатываемых токенов, операции скрапинга могут выполняться быстрее, чем при других методах, которые полагаются на анализ DOM. Способность Parsera адаптироваться к различным веб-макетам без необходимости ручных обновлений логики скрапинга снижает усилия по его постоянному обслуживанию. Библиотека также поддерживает асинхронные методы, что делает ее отличным выбором для извлечения данных в режиме реального времени в различных сценариях.
В целом, Parsera — это новый подход к веб-скрапингу, который использует LLM для извлечения данных с веб-сайтов. По мере роста спроса на эффективные инструменты веб-скрапинга, решения, подобные Parsera, упрощающие процесс и повышающие производительность, скорее всего, станут необходимыми для разработчиков и бизнеса.
Применение ИИ в продажах и маркетинге
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Parsera: легкую библиотеку Python для скрапинга с использованием LLM.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из ИИ. Определитесь, какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение. Внедряйте ИИ-решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI. На основе полученных данных и опыта расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на телеграм-канал https://t.me/itinai. Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале https://t.me/aisalesbotnews.
Попробуйте AI Sales Bot – это ИИ-ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru. Будущее уже здесь!
«`
