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简单地说，网络爬虫就是从网站上抓取数据和内容，然后以 XML、Excel 或 SQL 的形式保存数据。除了潜在客户挖掘、竞争对手监控和市场调研之外，网络爬虫工具还可用于实现数据收集过程的自动化。
在人工智能网络爬虫工具的帮助下，可以解决手动或纯粹基于代码的爬虫工具的局限性：动态或非结构化网站现在也可以轻松处理，都无需人工干预。
在此，我们将介绍几款开源 AI 网络爬虫工具供您选择。
ReaderLLM ScraperFirecrawlScrapeGraphAILangChainReader
Reader是 Jina AI 推出的一款产品。当你将任意网址附加到https://r.jina.ai/之后，它可以将任何 URL 转换为 LLM 友好的输入，并免费获得可用于 RAG 系统的结构化输出。
自上个月（确切地说是 4 月 15 日）首次发布以来，全球累计请求量已超过 1800 万个请求，而项目本身也已经获得了 4.5K 个星标。
reader除了爬取任意 URL 之外，Jina 还发布了另一项功能，即可以使用 https://s.jina.ai/YOUR_SEARCH_QUERY 搜索互联网上的最新知识。搜索结果包括标题、LLM友好的markdown文本 和注明来源的 URL。
这样就可以为 LLM、智能体和 RAG 系统构建一个全面的解决方案。
reader-knowledgeLLM Scraper
LLM Scraper 是一个 TypeScript 库，可通过 LLM 将任何网页转换为结构化数据。本质上，它使用函数调用将网页转换为结构化数据。
与 Reader 类似，它也是上个月才开源的。它目前支持本地（GGUF）、OpenAI 和 Groq 聊天模型。显然，作者正在努力通过 llama.cpp 支持本地 LLM，以降低使用 LLM 进行网络爬取的成本。
readerFirecrawl
firecrawl-star-historyFirecrawl是一个 API 服务，可将 URL 转换为简洁、格式良好的markdown文本。这种格式非常适合 LLM 应用程序，它提供了一种结构化而又灵活的方式来表示网页内容。
reader该工具专为 LLM 工程师、数据科学家、人工智能研究人员和开发人员量身定制，他们希望利用网络数据来训练机器学习模型、进行市场研究和内容聚合。它简化了数据准备过程，使专业人员能够专注于洞察力和模型开发，您还可以根据自己的喜好自行托管它。
ScrapeGraphAI
ScrapeGraphAI是一个 Python 库，它使用 LLM 和直接图逻辑来创建网站和本地文档（XML、HTML、JSON 等）的爬取管道。使用 ScrapeGraphAI，您可以准确指定要提取的数据类型。
ScrapegraphAI 充分利用了 LLM 的强大功能，因此可以适应网站结构的变化，减少了开发人员不断干预的需要。这种灵活性确保了即使网站布局发生变化，爬虫也能保持正常运行。
它目前支持的 LLM 包括 GPT、Gemini、Groq、Azure、Hugging Face 以及本地模型。
LangChain
langchain-star-history有什么是 LangChain 做不到的？[网络爬虫]也能做(https://python.langchain.com/v0.1/docs/use_cases/web_scraping/)。
网络爬虫的最大挑战之一是网站的布局和内容不断变化，这就需要修改脚本以适应变化，而 LangChain 还利用了带有提取链的功能（如 OpenAI），这样当网站发生变化时，您就不必不断修改代码了。
如果你正在做研究，只想从《华尔街日报》网站上爬取新闻文章的名称和摘要，它就能满足你的需求。
langchain小结当然，没有放之四海而皆准的网络搜刮工具。你是喜欢传统的老式网络爬虫，还是喜欢由 LLM 驱动的网络搜爬虫工具？
英文原文：star-history.com
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