소개
ScrapeGraphAI이란 무엇인가요?
ScrapeGraphAI는 고급 LLM과 그래프 기반 로직을 통합하여 웹 스크래핑을 혁신하는 오픈소스 Python 라이브러리입니다.
사용자는 동적인 웹사이트 구조에 적응하고 HTML, XML, JSON, Markdown 등 다양한 문서 포맷에서 구조화 데이터를 추출하는 유연하고 견고한 스크래핑 파이프라인을 만들 수 있습니다.
자연어로 데이터 요구사항을 지정할 수 있어 코딩 전문지식 없이도 데이터 추출을 자동화할 수 있습니다.
주요 기능
AI 기반 적응형 스크래핑
LLM을 활용하여 사용자 프롬프트를 해석하고 웹사이트 레이아웃 변화에 따라 스크래핑 전략을 지능적으로 조정하여 유지보수 부담을 줄입니다.
그래프 기반 모듈형 파이프라인
노드와 엣지로 구성된 그래프 로직을 사용하여 복잡한 데이터 추출 작업을 처리할 수 있는 유연한 스크래핑 워크플로우를 구축합니다.
다양한 포맷 지원
HTML, XML, JSON, Markdown 등 다양한 데이터 포맷에서 스크래핑을 지원하여 폭넓은 데이터 소싱이 가능합니다.
광범위한 LLM 호환성
OpenAI GPT, Google Gemini, Groq, Azure, Hugging Face, Ollama 등 주요 LLM 제공업체와 호환됩니다.
여러 특화 파이프라인 제공
SmartScraper(단일 페이지 스크래핑), SearchScraper(다중 페이지 검색 결과 추출), Markdownify(페이지를 마크다운으로 변환) 등 다양한 파이프라인이 포함되어 있습니다.
사용자 친화적 자연어 인터페이스
사용자가 평이한 한국어나 영어 프롬프트로 추출 목표를 지정할 수 있어 웹 스크래핑의 진입 장벽을 낮춥니다.
사용 사례
이커머스 가격 모니터링 : 경쟁사 웹사이트에서 제품 정보, 가격, 재고 현황을 자동으로 추출하여 시장 동향을 파악할 수 있습니다.
콘텐츠 집계 및 분석 : 뉴스 사이트나 소셜 미디어 플랫폼에서 헤드라인, 기사, 메타데이터를 수집하여 연구 또는 마케팅 인사이트로 활용합니다.
경쟁사 인텔리전스 : 경쟁사의 제품, 리뷰, 마케팅 전략에 대한 구조화된 데이터를 수집해 비즈니스 의사결정에 활용합니다.
AI 학습용 데이터셋 구축 : 다양한 웹 소스에서 대규모 구조화 데이터셋을 구축해 머신러닝 모델 학습에 활용합니다.
부동산 시장 분석 : 부동산 매물, 설명, 가격 정보를 추출해 시장 조사 및 투자 평가에 활용합니다.
자동화된 보고서 생성 : 스크래핑한 데이터를 바탕으로 비즈니스 보고서, 요약, 인사이트를 최소한의 수작업으로 생성할 수 있습니다.
