- РесурсыИспользование продуктаОнлайн-инструменты
- Цены
- Реферальная
- Разработчикам
Вопрос: Может ли ИИ сам понять страницу и выдать таблицу с данными? Это звучит как магия. На деле это реальный инструмент. Если вам нужно быстро собрать структурированные данные с сайта, разумно использовать Crawl4AI и LLM.
LLM помогают распознать смысл на странице. Они умеют выделять имена, числа и другие поля. Это удобно, когда HTML сложный. Вместо ручного парсинга можно дать модели схему. Модель вернёт уже готовые поля. Это ускоряет работу и снижает ошибки.
Да. Но есть нюансы. Сначала вы подаёте страницу в Crawl4AI. Затем задаёте схему через Pydantic модели. Модель LLM читает страницу и пытается заполнить поля схемы. Результат — список объектов. Это похоже на таблицу.
Важно дать модели подсказки. Опишите каждое поле. Это помогает снизить ошибки. Даже так, LLM не всегда идеален. Поэтому нужна валидация данных после извлечения.
Здесь вы найдёте простой план. Как установить Crawl4AI. Как настроить поставщика LLM, например OpenRouter. Как написать Pydantic модель. Как включить chunking для больших страниц. И как проверить данные.
Я объясню шаги простым языком. Будут примеры настроек. Никаких сложных слов. Только нужное, чтобы начать.
Коротко про установку. В терминале выполните: pip install -U crawl4ai. Потом запустите встроенную настройку. Она проведёт установку зависимостей. После этого можно проверить командой crawl4ai-do. Если вы увидите сообщение об успехе, всё готово.
Чтобы запустить пример, просто укажите URL. Библиотека скачает HTML. Дальше можно попросить LLM извлечь поля. В примере автор брал статистику NFL с ESPN. Он задавал моделью поля: имя игрока, сыгранные матчи, передачи и т.д.
В конфигурации браузера полезно включить verbose = true. Это показывает логи в терминале. А headless = true отключит появление реального окна браузера. Это удобно для сервера или фона.
В разделе run config нужно выбрать стратегию извлечения: LLM. Там же указываете провайдера. В примере использовали OpenRouter и модель оттуда. Для локальных моделей можно использовать Ollama с адресом localhost:11434.
Параметры провайдера включают базовый URL и токен. Эти данные передаёт ваш код в конфиг. Если вы используете локальную модель, меняйте URL и модель на локальные.
Схема для извлечения пишется в виде Pydantic классов. Опишите поля и добавьте описание для каждого поля. Описание помогает LLM понять, что нужно вернуть.
Некоторые модели не справятся с очень длинными страницами. Тогда включают chunking. Это разбивка текста на куски. Пример: apply_chunking = true и token_limit = 1024. Модель обрабатывает текст частями и собирает результат.
LLM по природе недетерминированы. Это значит, результат может меняться. Всегда проверяйте данные. Можете использовать LLM для проверки — попросить модель выступить судьёй. Но лучше добавить простую программу-валидацию.
| Параметр | Что делает | Пример значения | | --- | --- | --- | | Провайдер LLM | Кто даёт модель | OpenRouter / Ollama | | Base URL | Адрес API | openrouter.ai/ap... / localhost:11434 | | Токен | Аутентификация | ВАШ_API_ТОКЕН | | chunking | Разбивка текста | apply_chunking = true | | token_limit | Размер куска | 1024 | | browser.headless | Показ окна браузера | true / false | | verbose | Логи в терминале | true / false |
Ниже простая таблица-помощник. Она показывает, когда использовать локальную модель или облачный провайдер.
Простой пример результата: модель вернёт список объектов с полями вида {"name": "Justin Herbert", "games": 7, "pass_att": 271}. Это уже готовые структурированные данные. Их можно сразу заносить в базу или CSV.
CTA: Начните использовать Crawl4AI прямо сейчас. Установите пакет, создайте Pydantic схему и попробуйте извлечь данные с нужного сайта.
Хотите быстро брать данные с сайтов и получать их в виде таблицы? Что если сделать это с помощью Crawl4AI и LLM? Это реально и просто. Ниже я объясню шаги. Всё будет понятно даже новичку.
Нужен Python и терминал. Можно работать в VS Code. Подойдёт любая среда, где вы запускаете команды. Полезно иметь виртуальное окружение. Это чисто и безопасно.
Сначала установите пакет. В терминале выполните: pip install -U crawl4ai. Если вы работаете в виртуальном окружении, добавьте нужный префикс. Установка может занять минуту. После установки запустите скрипт настройки. Он задаст несколько вопросов. Возможно, нужно будет ввести пароль sudo. Подождите, пока всё завершится.
Проверьте работу командой crawl4ai-do. Если установка успешна, появится сообщение об успехе. Потом можно запустить пример. Пример скачает HTML с сайта и покажет его содержимое. Это хорошая проверка перед дальнейшей работой.
Следующий шаг — извлечь структурированные данные. Для этого используют LLM. Вы даёте схему, и модель возвращает данные в нужном формате. В примере берут список футболистов и передач. Поля задают через Pydantic. Это помогает описать, что вы хотите получить.
В конфиге указывают стратегию извлечения. Там же задают схему. Схема — это класс Pydantic с полями, например имя игрока, сыграные матчи, передачи. Можно добавить описания к полям. Это помогает модели понять задачу.
Для примера используют OpenRouter и модель Qwen 3. В коде указывают базовый URL и API-токен. Если вы хотите работать локально, меняете провайдера на OLLAMA и ставите localhost. Это даёт гибкость.
| Провайдер | Base URL | Плюсы | Замечания | | --- | --- | --- | --- | | OpenRouter | openrouter.ai/api/v1 | Доступ к облачным мощным моделям | Нужен API-токен | | OLLAMA | http://localhost:11434 | Можно запускать локально без токенов | Зависит от ресурсов вашей машины |
Когда всё настроено, запускайте асинхронный паук. Он берёт URL — например страницу ESPN — и отдаёт HTML. Потом стратегия LLM обрабатывает HTML и заполняет поля по схеме. Результат можно напечатать в консоль. В примере получили данные по игрокам: Justin Herbert и Carson Wentz. Это простой тест, чтобы увидеть, как работает.
Важно помнить: модели не всегда дают одинаковый результат. LLM — это стохастичный инструмент. Поэтому всегда делайте валидация данных. Можно прогонять проверку самим. Или использовать вторую модель в роли судьи. В любом случае проверка нужна.
Если вы используете маленькую модель, стоит включить chunking. Это разбиение текста на куски. В конфиге добавьте apply_chunking = true и token = 1024. Тогда система разобьёт страницу на части по ~1000 токенов. Модель обработает часть за частью. Это помогает не перегружать модель и повышает надёжность извлечения.
Ещё советы по надёжности. 1) Опишите поля схемы подробно. 2) Дайте примеры в инструкции для модели. 3) Включите подробный лог (verbose), чтобы видеть шаги. 4) Сравните результат с оригиналом на странице и поправьте правила при необходимости.
Подводя итог, вы получаете цепочку: скачиваем HTML, подаём его LLM, модель возвращает структурированные данные по схеме Pydantic. Вы проверяете результат и при необходимости включаете chunking. Это простой рабочий цикл для веб-скрапинга с Crawl4AI.
Попробуйте Crawl4AI прямо сейчас. Настройте провайдера, опишите схему и запустите. Так вы быстро начнёте собирать точные данные и автоматизировать задачи по извлечению данных.
Хотите быстро собрать таблицу со статистикой игроков NFL? Как это сделать без сложных скриптов? Ответ — простой: используйте Crawl4AI вместе с LLM. Этот способ помогает взять HTML со страницы и попросить модель вернуть чистые, структурированные данные.
Сначала установите пакет. В терминале выполните команду pip install -U crawl4ai (если вы используете pipx или pipenv, добавьте нужный префикс). Затем запустите встроенный setup, если он есть. После установки проверьте работу командой crawl4ai-do. В примере можно просто заменить URL на любую страницу, например на страницу ESPN с таблицей пассовых статов. Программа скачает HTML и покажет содержимое. Это простой тест, чтобы убедиться, что всё установлено и работает.
Чтобы получить структурированные данные, определите модель через Pydantic. Для каждого игрока задайте поля: имя, сыгранные матчи, пассы завершённые, пассы попытки и так далее. Писать короткие описания полей полезно: модель лучше понимает, что именно нужно вернуть. В коде это будет класс со строками и числами. Это затем указывают в конфиге как схему извлечения.
В конфиге браузера включите логирование (verbose = true) и поставьте headless = true, чтобы окно не всплывало. В разделе run задайте стратегию извлечения: LLM. В качестве провайдера можно выбрать OpenRouter (укажите base_url и токен) или локальную модель через Ollama (localhost:11434). Укажите модель, например Quen-3 или другую доступную модель на OpenRouter. Тип извлечения — schema. Добавьте инструкции и пример схемы в prompt, чтобы модель знала, какие поля вернуть. Затем запустите асинхронный краулер и распечатайте результат. Вы получите список объектов в формате вашей Pydantic-схемы.
После запуска важно проверить данные. Модели непостоянны. Иногда они могут ошибиться или перепутать числа. Сравните несколько строк с оригиналом на ESPN. При необходимости используйте модель как «судью» для проверки или добавьте простую валидацию в код.
Если у вас слабая или маленькая модель (например Llama 3 с 3B), включите chunking. В конфиге extraction strategy добавьте apply_chunking = true и token = 1024. Тогда страница разобьётся на куски и каждый кусок будет обработан отдельно. Это помогает не перегружать малые модели.
| Вопрос | Без chunking | С chunking | | --- | --- | --- | | Нагрузка на модель | Высокая на длинных страницах | Ниже, делится на части | | Подходит для больших LLM | Да | Да | | Подходит для малых LLM | Плохо | Хорошо | | Точность извлечения | Иногда хуже из‑за длины | Чаще стабильнее |
И помните про валидацию данных. LLM может ошибаться. Всегда сверяйте выборки с источником. Лучше настроить автоматическую проверку простых правил (числа в интервале, целые значения, наличие имени). Это убережёт вас от некорректных таблиц.
Готовы попробовать? Используйте Crawl4AI с вашей моделью. Начните с простого примера на ESPN. Затем расширяйте схему и включайте chunking. Так вы быстро получите чистые, структурированные данные.
Хотите быстро взять данные с сайта с помощью Crawl4AI и LLM? Сначала решите, где будет модель. От этого зависят скорость и цена. Правильная настройка даёт точные и стабильные результаты.
Если вы выбираете OpenRouter, укажите базовый URL и модель. Пример: openrouter.ai/api/v1. Нужно добавить ваш API‑токен в конфиг. В поле модели укажите нужную версию. Так LLM сможет работать через сеть и возвращать извлечённые данные.
Для локальной модели замените провайдера на Ollama. Базовый URL станет http://localhost:11434. Укажите имя локальной модели вместо сетевой. Локальные модели удобны, если нужен быстрый отклик и приватность.
В конфиге run задайте стратегию извлечения: llm или schema. Включите verbose, чтобы видеть логи при отладке. Параметр headless = true скрывает окно браузера. Не забудьте указать вашу Pydantic‑схему для точной структуры данных.
Хочешь быстро собирать таблицы и списки с сайтов? Можно использовать Crawl4AI и LLM. Это помогает взять веб-страницу и превратить её в чистые структурированные данные. В статье простыми словами объясню, как настроить всё и на что важно обратить внимание.
Модели LLM могут давать разные ответы на похожие запросы. Это нормальное поведение. Нельзя слепо верить результату. Всегда загляните в исходную страницу. Сравните пару строк. Если что-то не совпадает, поправьте правила или подсказку (prompt).
Можно попросить вторую модель проверить данные. Она сравнит извлечённые поля с оригиналом. Такой подход помогает найти ошибки. Это удобнее, чем проверять всё вручную. Но и «судья» не идеален. Поэтому делайте выборку и смотрите на неё сами.
Если модель маленькая, она не выдержит большой текст. Тут помогает chunking. Это значит разбить страницу на куски. Каждый кусок — примерно 1024 токена в примере. Модель обрабатывает куски по очереди. Так меньше ошибок и меньше пропусков контекста.
Crawl4AI полезен тем, кто хочет быстро собирать таблицы, списки и метрики с сайтов. Аналитик берёт страницу и получает CSV. Разработчик автоматизирует сбор. Исследователь данных получает готовые поля для анализа.
Иногда сайт меняет верстку. Тогда извлечение ломается. Модель может перепутать колонки. Или пропустить строки. Поэтому важно: следить за результатами и обновлять схему.
Ещё одна проблема — ненадёжные значения. Модель может «догадаться» и написать несуществующее число. Поэтому включайте этап валидации. Сравните часть данных с оригиналом вручную или с помощью второй модели.
Скачайте примеры из репозитория. Там есть быстрый старт. В нём лежит пример скрипта, который забирает HTML и показывает, как собрать данные. Копируйте и запускайте пример как основу.
Установите пакет через pip. Затем в конфиге укажите провайдера. В примере используется OpenRouter. Можно подставить локальную модель — например Ollama. Важно прописать базовый URL и токен. Без токена модель не запустится.
Запустите скрипт. Он вернёт объекты по схеме. Схема обычно описана через Pydantic. Проверьте несколько строк. Если всё в порядке, собирайте больше данных. Если видите ошибки, поправьте подсказку или схему.
| Что | Зачем | Пример / Примечание | | --- | --- | --- | | Crawl4AI | Автоматизирует сбор и парсинг | Работает с LLM и конфигом | | OpenRouter | Удалённый провайдер LLM | Нужен базовый URL и токен | | Ollama | Локальные модели | Запускается на localhost:11434 | | Pydantic | Строгая схема данных | Определяет поля и типы | | Chunking | Разбивает большой текст | Пример: token_size = 1024 |
Готовы начать? Скачайте Crawl4AI, настройте провайдера (например OpenRouter), опишите схему через Pydantic и попробуйте. Если нужно обрабатывать длинные страницы, включите chunking. И не забывайте про валидацию данных — это ключ к чистым и полезным таблицам.
