利用大语言模型增强网络抓取：一种现代化的方法

本文将探讨大语言模型(LLMs)与网络抓取的集成，以及如何利用LLMs高效地将复杂的HTML转换为结构化的JSON。

作为一名数据工程师，我的职业生涯可以追溯到2016年。那时，我的主要职责是利用自动化工具从不同网站上获取海量数据，这个过程被称为“网络抓取”。网络抓取通常是从网站的HTML代码中提取所需数据。

在构建相关应用程序时，我不得不深入研究HTML代码，努力寻找最佳的抓取解决方案。我所面临的主要挑战之一是应对网站的频繁变化：例如，我所抓取的亚马逊页面每一到两周就会发生结构上的变化。

随着我开始阅读有关大语言模型(LLMs)的文献，我突然意识到：能否利用LLMs来规避我之前在网页结构化数据方面所遇到的种种问题?让我们探讨一下，看看是否能够实现这一目标。

网络抓取工具和技术

在网络抓取领域，工具和技术的选择至关重要，当时，我主要使用的工具包括Requests、BeautifulSoup和Selenium。每种工具都有不同的用途，各自针对不同类型的网络环境。

• Requests 是一个基于Python的HTTP库，旨在简化HTTP请求的发送和响应的接收，通常被用于获取可由BeautifulSoup解析的HTML内容。
• BeautifulSoup 则是一款基于Python的HTML/XML解析库,它能够构建解析树,方便开发者访问页面中的各种元素。通常情况下,BeautifulSoup会与其他库(如Requests或Selenium)结合使用,对从这些库获取的HTML源代码进行解析。
• Selenium 主要应用于包含大量JavaScript的网站。与BeautifulSoup不同的是，Selenium除了能分析HTML代码外，还能通过模拟用户操作(如点击和滚动)与网站进行交互。这有助于从动态网站中获取数据。

在网络抓取过程中,这三种工具是必不可少的利器。然而,它们也带来了一定的挑战:由于网站布局和结构的变化,开发者不得不定期更新代码、标签和元素,这无疑增加了长期维护的复杂性。

什么是大语言模型(LLMs)?

大语言模型(LLMs)被视为下一代计算机程序，它们可以通过阅读和分析海量文本数据进行学习。在当今时代，LLMs具备了以人类般的叙述方式进行写作的惊人能力，使其成为处理语言和理解人类语言的高效工具。这种出色的能力在需要深入把握文本上下文的场景中表现尤为突出。

将LLMs集成入网络抓取

在网络抓取实施过程中，LLMs可以带来极大优化。我们只需将网页的HTML代码输入到LLM中，LLM即可提取出其中所涉及的对象。因此，这种策略有助于简化维护，原因在于即使标记结构发生了变化，内容本身通常也会固定不变。

将大语言模型(LLMs)集成入网络抓取的工作流程大致如下:

获取HTML：使用Selenium或Requests等工具获取网页的HTML内容。其中,Selenium适用于处理包含JavaScript的动态页面内容,而Requests则更适合静态页面。

解析HTML&