라이트피드 익스트랙터: LLM을 활용한 강력한 웹 데이터 추출을 위한 타입스크립트 라이브러리

Lightfeed Extractor는 LLM과 Playwright 브라우저 자동화를 활용한 강력한 웹 데이터 추출을 위해 구축된 TypeScript 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 사이트 레이아웃이 변경될 때 기존 CSS 선택기가 작동하지 않고, 원시 LLM 접근 방식이 HTML 노이즈, 잘못된 JSON 출력, URL 문제에 어려움을 겪는 웹 스크래핑 파이프라인의 일반적인 문제점을 해결합니다.
주요 기능
- HTML을 LLM용 마크다운으로 변환: 네비게이션 바, 헤더, 푸터, 추적용 불필요 요소를 제거하면서 주요 콘텐츠를 추출합니다. 선택적 이미지 포함 및 URL 정리 기능을 포함합니다.
- Zod 스키마를 활용한 LLM 추출: 모든 LangChain 호환 LLM(OpenAI, Gemini, Claude, Ollama)과 함께 작동하며, 실제 검증이 포함된 타입 안전 추출을 위해 Zod 스키마를 사용합니다.
- JSON 복구: 잘못된 LLM 출력에서 부분 데이터를 정리하고 복구하여 완전히 실패하는 대신 부분적 성공을 보장합니다. 20개 제품 중 19개가 올바르게 파싱되면 그 19개를 얻을 수 있습니다.
- 내장 브라우저 자동화: 로컬, 서버리스 또는 원격 브라우저를 지원하는 Playwright를 사용합니다. 안정적인 웹 스크래핑을 위한 봇 방지 패치를 포함합니다.
- AI 브라우저 탐색 통합: 추출 전 AI 기반 페이지 탐색을 위해 @lightfeed/browser-agent와 함께 사용할 수 있습니다.
- URL 처리: 상대 URL 관리, 유효하지 않은 URL 제거, 마크다운 이스케이프된 링크 복구, 추적 매개변수 정리를 처리합니다.
설치 및 사용법
npm을 통해 설치:
npm install @lightfeed/extractor
그런 다음 선호하는 LLM 제공자를 설치하세요:
# OpenAI
npm install @langchain/openai
# Google Gemini
npm install @langchain/google-genai
# Anthropic
npm install @langchain/anthropic
# Ollama (로컬 모델)
npm install @langchain/ollama
전자상거래 제품 추출 사용 예시:
import { ChatGoogleGenerativeAI } from "@langchain/google-genai";
import { extract, ContentFormat, Browser } from "@lightfeed/extractor";
import { z } from "zod";
// 제품 카탈로그 추출을 위한 스키마 정의
const productCatalogSchema = z.object({
products: z.array(
z.object({
name: z.string().describe("제품명 또는 제목"),
brand: z.string().optional().describe("브랜드명"),
price: z.number().describe("현재 가격"),
originalPrice: z.number().optional().describe("할인 중인 경우 원래 가격"),
rating: z.number().optional().describe("5점 만점 제품 평점"),
reviewCount: z.number().optional().describe("리뷰 수"),
productUrl: z.string().url().describe("제품 상세 페이지 링크"),
imageUrl: z.string().url().optional().describe("제품 이미지 URL")
})
).describe("빵 및 베이커리 제품 목록")
});
// 브라우저 인스턴스 생성
const browser = new Browser({
type: "local", // 서버리스 및 원격 브라우저도 지원
headless: false
});
이 라이브러리는 Apache 2.0 라이선스로 제공되며, Lightfeed에서 웹사이트를 스크래핑하고 구조화된 데이터를 추출하는 데이터 파이프라인에서 실제 운영 중에 사용됩니다. HTML 정리, 마크다운 변환, LLM 호출, JSON 파싱, 오류 복구, 스키마 검증을 위한 반복적인 보일러플레이트 코드 작성을 피하고 싶은 웹 스크래핑 워크플로우를 구축하는 개발자를 위해 설계되었습니다.
📖 전체 소스 읽기: HN LLM Tools
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