Webscraper: Использование мультимодальных больших языковых моделей для веб-скрейпинга с индексацией контента

Современные методы веб-скрейпинга сталкиваются с трудностями при работе с динамическими и интерактивными веб-сайтами, что часто требует ручной настройки и делает их уязвимыми к изменениям структуры страниц. В ответ на эти вызовы представлен фреймворк Webscraper. Его ключевая особенность — использование мультимодальных больших языковых моделей (MLLM) для анализа и извлечения контента. Это позволяет системе адаптироваться к сложным веб-приложениям, преодолевая ограничения традиционного парсинга статического HTML. Научная новизна заключается в применении MLLM для создания более устойчивого и автономного инструмента для сбора данных, что критически важно для автоматизации анализа конкурентов и эконометрического моделирования. 🎓