ScrapeGraphAI：ウェブクローリングのための単一のキューワード、ルールを書く必要のないインテリジェントなウェブコンテンツ抽出ツール

はじめに

ScrapeGraphAIは革新的なPythonウェブクローリングライブラリで、Large Language Modelling (LLM)とDirect Graph Logicを巧みに組み合わせ、ウェブサイトやローカルドキュメントのクローリングパイプラインを作成します。このツールのユニークさは、シンプルさとパワーの完璧なバランスにある。ユーザーは抽出したい情報を記述するだけで、ScrapeGraphAIがクロールプロセスの複雑さをすべて自動化してくれる。このプロジェクトは、XML、HTML、JSON、Markdownを含む幅広いフォーマットのドキュメントの処理をサポートしている。PythonとNode.js用のSDKを提供することで、開発者はウェブクローリング機能を簡単にプロジェクトに組み込むことができる。ScrapeGraphAIは単なるウェブクローリングツールにとどまらず、複数ページの並行クロール、スピーチ生成、Pythonスクリプトの自動生成、その他の高度な機能など、豊富な機能を提供している。

グラフロジックはScrapeGraphAIの中核となる技術概念であり、ウェブデータ抽出のための構造化処理手法を指す。具体的には

1. データ構造の表現：

• ウェブコンテンツをグラフィカルな構造として考える
• HTMLドキュメントはノードとエッジのコレクションに変換される。
• 各HTML要素はノードであり、要素間の関係はエッジで表される。

1. 処理の流れ：

• まず、ページのDOMツリー構造を構築する。
• ノード間の階層的および連想的関係を分析する。
• AI（ビッグ・ランゲージ・モデリング）によるユーザーニーズの把握
• グラフ構造から最適なデータ抽出経路を見つける

機能一覧

• インテリジェントな単一ページクローリング：ユーザープロンプトと入力ソースだけでコンテンツ抽出が可能。
• 複数ページ並行クロール：複数のウェブページから同時に情報を抽出することをサポートします。
• 検索エンジン結果のクローリング：検索エンジンの最初のN個の結果から情報を抽出できる。
• 音声変換機能：ウェブコンテンツを音声ファイルに変換できる
• スクリプトの自動生成：コンテンツ抽出のためのPythonスクリプトを生成することができます。
• 複数のLLMをサポート：OpenAI、Groq、Azure、Gemini、その他のAPIやOllamaのネイティブモデルと互換性があります。
• 高度なセマンティック処理：Graphvizのようなセマンティック処理ツールのサポート
• ブラウザー管理：様々なブラウザー管理ツールやサービスとの統合
• API統合サポート：完全なAPIインターフェースとSDKサポートを提供します。

ヘルプの使用

1.インストール手順

1. 基礎工事

pip install scrapegraphai
playwrightのインストール

ライブラリの競合を避けるため、仮想環境にインストールすることをお勧めします。

2. オプションの依存関係のインストール

• より多くの言語モデルのサポートをインストールします：

pip install scrapegraphai[other-language-models]

• 意味処理オプションのインストール：

pip install scrapegraphai[more-semantic-options]

• ブラウザオプションをインストールする：

pip install scrapegraphai[more-browser-options]

2.基本的な使い方

以下は、SmartScraperGraph（最も一般的に使用されているスクレイピング・パイプライン）の使用例です：

インポート json
from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph
#スクレイピングパイプラインの設定
graph_config = {
"llm": {
"api_key": "YOUR_OPENAI_APIKEY", "model": "openai/gptpt": { {".
「model": "openai/gpt-4o-mini"、
}, }
「verbose": True, "headless": False
「ヘッドレス": False, }
}
# SmartScraperGraphインスタンスの作成
smart_scraper_graph = SmartScraperGraph(
prompt="Extract me all the news from the website"、
source="https://www.wired.com"、
config=graph_config
)
#パイプラインの実行
result = smart_scraper_graph.run()
print(json.dumps(result, indent=4))

3.高度な機能の使用説明

1. マルチページクローリング

• 複数のページから同時に情報を抽出するにはSmartScraperMultiGraphを使用します。
• 並列LLMコールをサポートし、処理効率を向上

2. 検索結果クロール

• SearchGraphを使って、検索エンジンの結果から直接情報を抽出しよう。
• 抽出結果数の設定に対応

3. おんせいひょうき

• SpeechGraphを使って、ウェブコンテンツを音声ファイルに変換しましょう。
• 複数の音声合成オプションをサポート

4. スクリプトの自動生成

• ScriptCreatorGraphは、コンテンツ抽出用のPythonスクリプトを生成します。
• 単一ページおよび複数ページのスクリプト生成をサポート

5. LLMインテグレーション

• 複数のLLMサービスをサポート：OpenAI、Groq、Azure、Gemini
• Ollamaのネイティブモデルをサポート（最初にOllamaをインストールし、モデルをダウンロードする必要があります。）

4.注意事項

1. 使用前にAPIキーが正しく設定されていることを確認する。
2. 依存関係の衝突を避けるため、仮想環境での実行を推奨する。
3. ローカルモデルを使用する場合は、事前に対応するモデルをインストールし、ダウンロードしておく必要がある。
4. サイトの利用規約およびクロールポリシーを遵守すること。
5. クロールの頻度をコントロールし、ターゲットサイトを圧迫しないように注意する。

5.トラブルシューティング

• 依存関係の衝突が発生した場合は、仮想環境を再作成することをお勧めします。
• APIコールに失敗した場合のキー設定のチェック
• ページのクロールに失敗した場合のネットワーク接続とターゲットサイトの可用性のチェック

6.ヘルプへのアクセス

• 公式ドキュメント：https://scrapegraph-ai.readthedocs.io/
• ドキュサウルスのドキュメント：https://docs-oss.scrapegraphai.com/
• Discord コミュニティサポート：https://discord.gg/uJN7TYcpNa
• GitHub Issue Tracker: https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai/issues

参考記事ScrapeGraphAIがインテリジェントなデータスクレイピングの新時代を開く！AIでデータ抽出を再発明！ScrapeGraphAI+LangChain+LangGraphが最強の記事キャプチャ＆ライティングAIインテリジェンスを生み出す！コンテンツ作成をもっと簡単に！