O que é extração de IA?

A IA permite que modelos sofisticados extraiam sites de forma mais inteligente, ajustando-se a ambientes digitais em mudança com fluxos de trabalho adaptáveis e até mesmo atuando de forma mais ética, evitando as armadilhas de ferramentas de extração da web mais simples.

A extração de IA também torna o processo mais fácil e econômico. Agora, as startups de comércio eletrônico podem usá-la para realizar pesquisas de mercado e social media analytics. Pesquisadores acadêmicos podem analisar artigos de notícias, listagens de produtos da Amazon ou postagens de vagas de emprego no LinkedIn. Especialistas em SEO podem monitorar classificações de palavras-chave, backlinks e sites concorrentes para se manter à frente. E as empresas de IA podem usar os dados extraídos para treinar seus modelos.

Interfaces no-code, como o browse.ai  simplificam a criação de extratores de dados usando modelos, ações de arrastar e soltar e gatilhos automatizados. Essas ferramentas de IA podem até fazer capturas de tela de cada página para auditoria.

Embora não seja inerentemente ilegal ou antiética, a extração da web pode ser problemática quando realizada de maneira antiética. Os casos de uso legítimos incluem análise de dados, pesquisa e monitoramento de preços da concorrência. As tarefas de extração de dados comumente consideradas antiéticas incluem a extração de dados privados, sobrecarregar servidores ou plagiar conteúdo. É responsabilidade do profissional coletar dados de forma ética e em conformidade com os frameworks regulatórios relevantes sobre coleta de dados.

A extração da web tradicional e a extração da web impulsionada por IA têm o mesmo objetivo, mas diferem na forma como interpretam as páginas da web. OA extração da web tradicional normalmente é feita com scripts codificados manualmente na forma de seletores CSS, expressões XPath e lógica rígida. Essas regras permitem que o extrator navegue pelas páginas e localize elementos específicos na página. Eles têm um bom desempenho quando a estrutura é estável.

Os extratores da web tradicionais enviam uma solicitação HTTP a um servidor da web, e o servidor responde com o conteúdo da página em HTML. Depois de buscar o HTML, o extrator interpreta os dados com ferramentas como o BeautySoup, lxml ou Cheerio para criar uma árvore de análise, representando a estrutura hierárquica da página: o modelo de objeto do documento ou DOM.

Extratores usam expressões, padrões de escrita ou regras para localizar um dado específico da web dentro de um documento HTML. Isso inclui seletores, instruções específicas que informam ao extrator quais partes da página da web recuperar, regras de regex, fórmula de correspondência de padrões usada para identificar texto bruto e regras lógicas, e regras personalizadas escritas em código para decidir como e o que extrair.

Uma vez localizados os elementos, o texto é extraído, os atributos são coletados e os dados são limpos para remover informações irrelevantes e garantir a consistência da formatação. Esses dados recém-estruturados são armazenados em um formato de arquivo preferido, como uma planilha do Excel, o Google Sheet ou um arquivo CSV.

Como os extratores dependem de regras fixas, pequenas alterações no site podem quebrá-lo, com sites diferentes exigindo uma lógica exclusiva para serem extraídos com sucesso. Os métodos tradicionais têm dificuldades ao lidar com páginas dinâmicas com conteúdo não estruturado e multimodal.

Existem várias maneiras pelas quais o aprendizado de máquina pode ser usado para automatizar a extração em grande escala.

• Coleta de dados não estruturados
   

• Como lidar com ambientes da web complexos
   

• Manutenção reduzida
   

• Compreensão semântica
   

• Qualidade de dados aprimorada
   

• Resiliência e eficiência

A IA amplia o escopo do que pode ser extraído. Ela pode lidar com diferentes idiomas e analisar dados na forma de imagens, vídeos, diagramas e PDFs. Em vez de apenas extrair o texto da página, a IA transforma informações multimodais brutas em dados estruturados. Isso se aproxima da nuance e compreensão que um pesquisador humano poderia fornecer.

A lógica rígida da extração tradicional baseada em regras era mais adequada para uma web estática. Mas muitos sites não servem mais HTML simples e estático. A web é viva, e as arquiteturas de sites estão em constante evolução para permitir JavaScript e outros elementos de conteúdo dinâmicos, como rolagem infinita e widgets que são atualizados conforme o usuário interage com a página. Como resultado, os extratores tradicionais frequentemente quebram ou geram resultados indesejados quando expostos a um novo nome de classe ou contêiner. Além disso, muitos sites implementam ferramentas para impedir intencionalmente a extração de agentes de IA, mesmo aqueles que operam de forma ética.

Modelos de IA que possuem compreensão semântica obtida com seu treinamento em grandes corpora de dados melhoram a capacidade do extrator de lidar com esses ambientes complexos e em mudança. A IA pode inferir onde reside conteúdo significativo, mesmo quando as pistas estruturais são inconsistentes ou ocultas.

Os extratores tradicionais precisam de atualizações para acompanhar as mudanças na web. Os extratores impulsionados por IA, no entanto, generalizam e se adaptam em diferentes designs e layouts. Mesmo quando os sites são recriados, um grande modelo de linguagem (LLM) pode identificar, por exemplo, que um número específico é um preço ou que um nome é um autor, porque reconhece padrões mais profundos de linguagem e como as entidades são apresentadas na página .

O espaço físico do site é confuso, com diferentes tipos de elementos de navegação, clichê na parte inferior da página, barras laterais dinâmicas e outras distrações. Extratores equipados com processamento de linguagem natural (NLP) podem filtrar conteúdo que não é útil e focar em informações significativas em cada página.

Pode-se dizer que, onde os extratores tradicionais coletam dados, os extratores de IA coletam conhecimento. Eles identificam entidades e compreendem as relações entre elas. Eles podem realizar análises de sentimentos ou categorizar o conteúdo por tópico.

O resultado de toda essa compreensão mais profunda é a transformação de conteúdo bruto e desordenado em conjuntos de dados limpos e consistentes. Isso melhora a análise posterior. Essa funcionalidade é especialmente valiosa em setores especializados, como finanças ou saúde, onde o contexto geralmente é mais importante do que simplesmente capturar texto.

Enquanto um extrator tradicional pode ser bloqueado por um captcha, limitação de taxa ou outros métodos de aceleração, modelos mais inteligentes podem escolher entre diferentes estratégias para evitar acionar medidas antibots para acessar o conteúdo. Sites de pagamentos, serviços de assinaturas e outras páginas seguras podem um exigir cartão de crédito ou outro tipo de autenticação. Os extratores de IA podem navegar nessas páginas de forma segura e em conformidade quando permitido pelos termos do site.

A IA pode direcionar um extrator para rastrear em um determinado horário do dia, a uma taxa específica e apenas entre páginas que provavelmente produzirão dados extraídos úteis. Essas medidas tornam os extratores da web de IA mais eficientes para operar.

A revolução moderna na IA não teria sido possível sem a extração da web e, felizmente, a IA pode, por sua vez, ajudar a tornar a prática da extração mais ética.

Um dos principais problemas na extração tradicional é sobrecarregar os servidores com solicitações repetidas. Os extratores tradicionais operam indiscriminadamente, acessando sites milhares de vezes por hora. Os sites geralmente usam várias técnicas para bloquear extratores apenas por esse motivo. A IA pode ajudar agendando solicitações de forma inteligente e adaptando a velocidade de extração com base nos tempos de resposta do servidor. Os modelos podem detectar padrões de estresse do servidor e limitar suas próprias solicitações para evitar interromper as operações de um site. Os modelos podem evitar o rastreamento de páginas que provavelmente não produzirão informações úteis, o que minimiza os custos impostos aos proprietários desses sites.

Alguns administradores de sites simplesmente não querem que extratores rastreiem seus sites por qualquer motivo, e usam sinais como arquivos robots.txt, diretrizes de APIs ou outras restrições de uso publicadas. Os extratores podem estar em conformidade com essas regras de forma inteligente, escolhendo endpoints de APIs legais e evitando voluntariamente conteúdo proibido.

Outra preocupação é a privacidade. Abordagens simples de extração da web podem coletar informações de identificação pessoal (PII), como e-mails, números de telefone ou outras informações de contato. A IA pode filtrar ou anonimizar dados confidenciais em tempo real enquanto são ingeridos.

Os extratores de IA também podem registrar suas decisões para explicabilidade e fornecer trilhas de auditoria. Essa transparência ajuda as organizações a verificar seus processos e cumprir normas éticas, especialmente ao usar dados extraídos para treinar modelos de IA.

Para evitar o plágio e respeitar os criadores de conteúdo, os modelos podem ser seletivos sobre quais dados ingerem. Por exemplo, em vez de extrair páginas ou sites inteiros, eles podem resumir o conteúdo, agregar estatísticas e usar embeddings em vez de texto literal.

Abordagens de extração mais inteligentes também podem evitar dados que possam perpetuar vieses, assédio ou desinformação quando esses dados são destinados a uso no treinamento de modelos.