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Dev.toAI/ML
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Simplified DOM 기반 Few-Shot Prompting으로 Token 70% 절감 및 추출 안정성 확보
I Tried AI-Powered Web Scraping So My Selectors Could Finally Rest
AI 요약
Context
이커머스 사이트의 잦은 HTML 구조 변경으로 인한 기존 CSS Selector 및 Regex 기반 스크래퍼의 유지보수 한계 발생. 단순 LLM 도입 시 발생하는 Token 비용 증가와 Hallucination으로 인한 데이터 부정확성 문제 직면.
Technical Solution
- 불필요한 Tag(script, style, nav, footer 등) 제거를 통한 Simplified DOM Tree 구조 설계
- HTML을 JSON Tree 형태로 변환하여 데이터 구조 유지 및 Token 사용량 70% 감소 유도
- 도메인 특화 3~5개의 Few-Shot Example을 System Prompt에 배치하여 추출 정밀도 향상
- Temperature 0 설정을 통한 Deterministic Extraction 구현으로 결과 일관성 확보
- 긴 페이지 처리를 위한 HTML Chunking 전략 및 후처리 Validation 로직 도입
- LLM 비용 효율화를 위해 정적 API 우선 검토 후 Semantic Extraction 적용 결정
실천 포인트
1. HTML 전처리 단계에서 불필요한 UI 요소(nav, footer, script) 제거 여부 확인
2. LLM 응답의 일관성을 위해 Temperature 0 설정 및 Few-Shot Prompt 적용
3. 추출된 수치 데이터에 대한 Range Validation 등 후처리 단계 설계
4. 처리 규모에 따른 비용 분석 후 LLM-based 또는 API-based 전략 선택