Leveraging Large Language Models for Web Scraping

本文是LLM系列文章，针对《Leveraging Large Language Models for Web Scraping》的翻译。

摘要

大型语言模型 （LLM） 在复制人工任务和提高生产力方面表现出卓越的能力。然而，由于流利度优先于事实准确性以及处理特定信息的能力有限，它们直接应用于数据提取存在局限性。因此，为了克服这些限制，本研究利用预训练的 LLM 的知识表示能力和 RAG 模型实现的目标信息访问，本研究调查了为语言生成而设计的 RAG 模型的通用准确数据抓取方法。为了以更加模块化和可解释的方式捕获知识，我们使用带有潜在知识检索器的预训练语言模型，这允许模型从大型语料库中检索和处理文档。我们利用 RAG 模型架构并对其在三项任务下的能力进行了深入分析：（i） HTML 元素的语义分类，（ii） 分块 HTML 文本以有效理解，以及 （iii） 比较不同 LLM 和排名算法的结果。虽然以前的工作已经为 HTML 理解和提取开发了专用的架构和训练程序，但我们表明，在标准自然语言上预训练的 LLM 加上有效的分块、搜索和排名算法，可以证明是从非结构化文本中提取复杂数据的有效数据抓取工具。
未来的研究方向包括在拟议的基于 RAG 的数据提取框架中解决来源跟踪和动态知识更新的挑战。通过克服这些限制，这种方法有可能彻底改变从大量文本信息存储