什么是 AI 数据解析器？

牛津英语词典描述了解析就像——开玩笑的！解析意味着将抽象的、杂乱的信息球转化为清晰、结构化的数据集合。当然，你可以自己动手，手动将午餐收据的详细信息——或者亚马逊上出售的69,000页笔记本电脑的详细信息——输入到电子表格中。但人工智能解析功能强大得多，也更适合抓取网页.

AI 数据解析简介

AI 解析这种方法利用 LLM（大型语言模型）将非结构化信息（例如大量网页上的价格）转化为适合数据库的有序数据。传统方法已经具备了准确性和速度，但 LLM 的灵活性大大降低了维护需求和扩展难度。

但要真正解释人工智能辅助数据解析的好处，我们必须首先研究人工智能/法学硕士进入该领域之前数据的结构方式。

解析网站的基本模型是，让程序员坐在网页的 HTML 结构前，编写一个基于 CSS、XPath 或正则表达式的算法，从该页面中提取数据。理想情况下，该算法一旦编写完成，就能够可靠地解析同一域名类别下任何页面的所有必要数据。

您获得的解析算法既是静态的又是确定性的：

这种方法有两个缺点：

保养： 静态算法无法处理网页的任何变化——就像你一样，只是没有那么戏剧性。所以，需要有人密切关注网页设计，然后重写算法以适应任何变化。
不可扩展： 假设一个开发人员需要一天的时间为一个域名编写一个解析器。如果你只从一个域名抓取/解析数据，这还算不错。但如果要覆盖 10,000 个不同的域名呢？那么你要么需要 10,000 名开发人员，要么需要 10,000 天——或者更现实地说，两者兼而有之。哦，别忘了维护。

当机器学习（ML）变得越来越普遍时，人们采用了一种新方法：

训练完成后，你会得到一个模型，主要是 领域无关 – 因此，您不需要为每个新领域重新训练它。

缺点如下：

视觉解析是对机器学习解析的一种创新，它让 Diffbot 声名鹊起。视觉解析无需深入代码来识别机器学习模型需要查找的元素，而是在浏览器中渲染页面。然后，模型通过计算机视觉解析页面并返回结构化内容。这有点像人类浏览网站时的操作。

考虑到这一点，我们可以考虑人工智能网页解析。

AI 网页解析会涉及到大型语言模型，目前主要有两种方法：基于 LLM 的指令生成和基于 LLM 的 JSON 解析器。

该方法也可以称为 基于 LLM 的解析器生成 – 它是什么 Oxylabs氧副驾驶运行。你需要获取目标页面的 HTML，并将其与生成解析器的指令（包含你想要解析的内容）一起输入到 LLM 中。然后，LLM 会为你编写一个解析器，包括 xPath 等所有功能。

在这种情况下，它取代了程序员手动编写算法。您只需针对域名上的单个页面执行此操作，即可拥有一个静态且确定性的解析器，该解析器能够从同一网站上的任何页面获取数据。

因此，这种方法：

缺点：

但是，如何跳过中间人——或者更准确地说是中间代码呢？第二种方法，基于 LLM 的 JSON 解析器，省去了“必须构建解析器”的整个过程。您只需获取页面的 HTML，用 JSON 定义您的抓取需求，然后将它们都输入到廉价的 LLM 中。

人工智能更擅长遵守规则，而不是制定规则。 解析完成后，它会将输出结果呈现为您需要的结构化数据。您可以使用自己的 LLM 来实现这一点！如今，MCP 种类繁多，所有这些数据都会被发送到您的数据库，您无需执行任何操作。

另外，与静态解析器在遇到网站的任何变化时就会中断不同，无论发生什么情况，LLM 都不会改变 JSON 指令，而是解析网站。

然而，也存在一些缺点：

它是不确定的：您可以要求 LLM 抓取价格，但即使两次抓取同一页面，也不能保证结果总是相同的。
它也有点贵： 你需要对每个解析的 HTML 进行 AI 查询，而这些查询并不便宜。此外，单个 LLM 请求可能需要 5-8 秒才能处理，而解析器只需 1 秒。
本地模型需要昂贵的基础设施：你不会在 MacBook 上运行一百万个请求。你必须考虑，在哪个阶段，安装家庭数据抓取系统比直接购买更多代币更经济。

尽管如此，Crawl4AI、SpiderScrape、Firecrawl、AI Studio 等许多公司都采用了这种方法。这是因为在某些情况下，这种方法实际上更有效。

想象一下场景＃1：您有一个域和一百万个解析请求：