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Dev.toAI/ML
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Gemini 1.5 Pro 기반 LLM 스크래핑으로 DOM 변경 대응력 확보
Cleaning Background Noise and Scaling AI Scraping
AI 요약
Context
기존 Deterministic Scraper의 CSS Selector 및 Regex 기반 파싱 로직이 타겟 사이트의 DOM 구조 변경 시 즉각적으로 파괴되는 취약성 보유. 데이터 중심 파이프라인에서 잦은 유지보수 비용이 발생하는 병목 지점 발생.
Technical Solution
- Raw HTML/JS 스냅샷을 Gemini 1.5 Pro의 대규모 Context Window에 직접 주입하는 파이프라인 설계
- 정적인 파싱 트리 대신 Schema Definition 기반의 LLM 구조화 데이터 추출 방식 채택
- 고정된 Selector 의존성을 제거하여 Layout Drift에 강한 Resilience 확보
- 실시간 처리 속도보다 데이터 추출의 정확성과 유연성을 우선한 Asynchronous 아키텍처 구성
- Gemini AI Studio를 활용한 Low-code 기반의 분석 스크래퍼 프로토타이핑
실천 포인트
1. 빈번한 DOM 변경이 발생하는 타겟의 경우 CSS Selector 대신 LLM 기반의 Schema Extraction 검토
2. Real-time 고주파 처리가 불필요한 비동기 데이터 수집 단계에서 Token Cost 대비 유지보수 비용 절감 효율 분석
3. 대규모 Context Window를 활용해 전처리를 최소화한 Raw Data 주입 전략 고려