મોટા પાયે + અસંરચિત વેબ ક્રોલિંગ

આપણા હાથે લેવાયેલા વેબ ક્રોલિંગ ટ્યુટોરીયલ શ્રેણીના અંતિમ વિભાગમાં આપનું સ્વાગત છે. પરંપરાગત પાઠને બદલે, અમે એક અલગ અભિગમ અપનાવી રહ્યા છીએ. આ વિભાગ માટે, મેં ./apps/metascraper ડિરેક્ટરીમાં Housefly Metascraper બનાવ્યું છે - એક ક્રોલર જે દર્શાવે છે કે આપણે જે કંઈ શીખ્યા છીએ તેને વાસ્તવિક દુનિયાના પરિદ્રશ્યમાં કેવી રીતે લાગુ કરવું.

મેટાસ્ક્રેપર દર્શાવે છે કે કેવી રીતે આપણી તબક્કાવાર મુસાફરી—સાદા સ્ટેટિક HTML સ્ક્રેપિંગથી, JavaScript-રેન્ડર્ડ કન્ટેન્ટનું નેવિગેશન, APIs સાથે ઇન્ટરેક્ટ કરવું અને ક્રોલિંગ સંરક્ષણોને પાર કરવા સુધી—એક એવા ટૂલમાં પરિણમે છે જે મોટા પાયે અસંરચિત, વૈવિધ્યસભર અને અરાજક વેબ સાથે વ્યવહાર કરી શકે છે.

આપણે બહુવિધ વેબસાઇટ્સ પર ક્રોલ કરવાનું—આગાહી વિના કે કેવા પ્રકારની ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ અપેક્ષિત છે—અને AI-સહાયિત પાર્સિંગ, ડાયનેમિક સ્કીમા ડિટેક્શન, અને હજારો (અથવા લાખો) પાનાઓ સુધી સ્કેલ કરવા માટે જરૂરી તકનીકોની શોધ કરીશું વગર ધરાશાયી થયા.

"અસંરચિત" અને "મોટા પાયે" નો ખરેખર અર્થ શું છે?

અગાઉના વિભાગોમાં, અમે ઘણીવાર જાણતા હતા કે:

• અમે કયા સાઇટ્સને લક્ષ્ય બનાવી રહ્યા છીએ.
• અમને કયો ડેટા જોઈએ છે (જેમ કે કોષ્ટકો, યાદીઓ, JSON રિસ્પોન્સ).
• અમારે કેટલા પાનાઓની મુલાકાત લેવી છે.

પરંતુ મોટા પાયે અસંરચિત ક્રોલિંગમાં:

• વેબસાઇટ્સ અત્યંત વૈવિધ્યસભર છે: કેટલીક સંરચિત છે, અન્ય અનિયમિત ફોર્મેટિંગ સાથેના બ્લોગ્સ છે.
• પાથ્સ અને URLs અપ્રત્યાશિત છે.
• સ્કીમા અસુસંગત અથવા બિનઅસ્તિત્વમાં છે.
• અમે હજારો પાનાઓ, સંભવતઃ બહુવિધ ડોમેન્સમાં ક્રોલ કરવા માંગીએ છીએ.

વિચારો:

• શૈક્ષણિક વેબસાઇટ્સમાં ડેટા એકત્રિત કરતા સંશોધન ક્રોલર્સ.
• વિષય-વિશિષ્ટ જ્ઞાન માટે બ્લોગ્સને ઇન્ડેક્સ કરતા AI આસિસ્ટન્ટ્સ.
• સંપૂર્ણ સાર્વજનિક ઇન્ટરનેટમાં સામાન્યીકરણ કરવા જોઈએ તેવા સર્ચ એન્જિન્સ.

આ વેબ ક્રોલિંગનો ફાઇનલ બોસ છે.

ભાગ 1: મોટા પાયે ક્રોલિંગ માટે આર્કિટેક્ચર

પાર્સિંગની ચિંતા કરતા પહેલા આપણો ક્રોલર કેવી રીતે સ્કેલ કરવો તે વિશે વાત કરીએ.

ડિઝાઇન પેટર્ન્સ

મોટા પાયે ક્રોલર બનાવવા માટે, તમારું આર્કિટેક્ચર આ હોવું જોઈએ:

• કતાર-સંચાલિત: પેન્ડિંગ URLs સ્ટોર કરવા માટે મેસેજ કતાર (જેમ કે Redis, RabbitMQ, અથવા Kafka) નો ઉપયોગ કરો.
• વર્કર-આધારિત: ક્રોલર્સને અલગ વર્કર પ્રોસેસમાં વહેંચો જે કતારમાંથી ખેંચે અને સ્વતંત્ર રીતે જોબ્સ પ્રોસેસ કરે.
• ડિડ્યુપ્લિકેટેડ: સમાન પાનાને બે વાર પ્રોસેસ કરવાનું ટાળવા માટે ફિંગરપ્રિન્ટેડ ઇન્ડેક્સ (જેમ કે URL અથવા HTML કન્ટેન્ટનું SHA1) જાળવો.
• પુનઃશરૂ કરી શકાય તેવું: ક્રોલ સ્ટેટ સચવાય કે જેથી તે ક્રેશથી પુનઃપ્રાપ્ત થઈ શકે.

અહીં લઘુત્તમ ડિઝાઇન ડાયાગ્રામ છે:

ભાગ 2: 2025 માટે અત્યાધુનિક તકનીકો

રેસિડેન્શિયલ પ્રોક્સીઝ

મોટા પાયે સ્ક્રેપિંગમાં સૌથી મહત્વપૂર્ણ પ્રગતિમાંની એક રેસિડેન્શિયલ પ્રોક્સીઝ નો ઉપયોગ છે. ડેટાસેન્ટર IPs કે જેને વેબસાઇટ્સ સહેલાઈથી શોધી અને બ્લોક કરી શકે છે તેના વિપરીત, રેસિડેન્શિયલ પ્રોક્સીઝ તમારી રિક્વેસ્ટ્સને વાસ્તવિક ઉપભોક્તા IP એડ્રેસ દ્વારા રાઉટ કરે છે, જે તમારા સ્ક્રેપરને કાયદેસર યુઝર તરીકે દેખાડે છે.

AI-સંચાલિત સ્વાયત્ત એજન્ટ્સ

2025 માં સૌથી ક્રાંતિકારી પ્રગતિ એજેન્ટિક સ્ક્રેપિંગ છે. દરેક સાઇટ ફોર્મેટ માટે સ્ક્રેપર્સને હાર્ડ-કોડ કરવાને બદલે:

• વિઝન ક્ષમતાઓ ધરાવતા LLMs અગાઉ ન જોયેલા લેઆઉટ્સમાંથી ડેટા સમજી અને એક્સ્ટ્રેક્ટ કરી શકે છે
• AI એજન્ટ્સ માનવીય બ્રાઉઝિંગ પેટર્નની નકલ કરીને જટિલ સાઇટ્સ પર સ્વાયત્ત રીતે નેવિગેટ કરી શકે છે
• અડેપ્ટિવ પાર્સિંગ કોડ અપડેટ્સની જરૂર વગર લેઆઉટ ફેરફારોને આપોઆપ વ્યવસ્થિત કરે છે

ભાગ 3: AI-સહાયિત પાર્સિંગ

સ્વચ્છ JSON આઉટપુટ માટે મોડેલને ફાઇન-ટ્યુન કરો અથવા પ્રોમ્પ્ટ-એન્જિનીયર કરો:

{
  "name": "ડૉ. મારિયા લોપેઝ",
  "title": "આબોહવા વૈજ્ઞાનિક",
  "organization": "સ્ટેનફોર્ડ",
  "topic": "2023 UN આબોહવા સમિટ, આબોહવા મોડેલિંગમાં AI"
}

ભાગ 4: ડેટાનું સંગ્રહ, ઇન્ડેક્સિંગ અને સર્ચ કરવું

તમે ઘણો બધો વૈવિધ્યસભર ડેટા એકત્રિત કરશો. તમારા લક્ષ્યો અને ડેટા કેટલો સંરચિત છે તેના આધારે તમારો સ્ટોરેજ પસંદ કરો.

સ્ટોરેજ વ્યૂહરચનાઓ

• PostgreSQL અથવા SQLite: સંરચિત ટેબ્યુલર ડેટા માટે શ્રેષ્ઠ જ્યાં તમે સ્કીમા જાણો છો (જેમ કે લેખો, કિંમતો, ટાઇમસ્ટેમ્પ્સ). તમે ઇન્ડેક્સ, ફોરેઇન કીઝ અને ફુલ-ટેક્સ્ટ સર્ચ (FTS) નો ઉપયોગ કરી શકો છો.
• MongoDB અથવા Elasticsearch: અર્ધ-સંરચિત અથવા લવચીક ડેટા ફોર્મેટ્સ જેમ કે JSON blobs માટે ઉત્તમ જ્યાં સ્કીમા રેકોર્ડ્સમાં અલગ હોઈ શકે.
• S3 / IPFS / ફાઇલ સિસ્ટમ: કાચા HTML સ્નેપશોટ્સ, છબીઓ, PDFs અને મોટી બાઇનરી ફાઇલો માટે આદર્શ. મેટાડેટાને ડેટાબેસમાં સ્ટોર કરો અને ફાઇલ સ્થાનની લિંક આપો.

UUIDs અથવા URL હેશને પ્રાથમિક કીઝ તરીકે ઉપયોગ કરો જેથી તમે ડિ-ડુપ્લિકેટ કરી શકો અને પહેલા ક્રોલ કરેલી આઇટમ્સને ટ્રેક કરી શકો.

તેને સર્ચ કરી શકાય તેવું બનાવવું

એકવાર સ્ટોર થયા પછી, તમે કન્ટેન્ટને એક્સપ્લોર અને ક્વેરી કરવા માંગશો.

વિકલ્પોમાં આ શામેલ છે:

• PostgreSQL FTS (ફુલ-ટેક્સ્ટ સર્ચ): રેન્કિંગ સાથે મજબૂત કીવર્ડ સર્ચ ક્ષમતાઓ બનાવવા માટે tsvector અને tsquery નો ઉપયોગ કરો.
• Typesense અથવા Meilisearch: ઝડપી ઇન્ડેક્સિંગ અને ફઝી સર્ચ માટે યોગ્ય હળવાં, સ્કીમા-લવચીક ફુલ-ટેક્સ્ટ સર્ચ એન્જિન્સ.
• Elasticsearch: વધુ જટિલ સર્ચ ઉપયોગ કેસ અથવા લોગ્સ માટે શ્રેષ્ઠ, શક્તિશાળી ફિલ્ટરિંગ અને એનાલિટિક્સ સાથે.

તમારે આ ક્ષેત્રોનું ઇન્ડેક્સ કરવું જોઈએ:

• શીર્ષક
• લેખક
• પ્રકાશિત તારીખ
• કીવર્ડ્સ અથવા ટેગ્સ (જો એક્સ્ટ્રેક્ટ કરેલ હોય)
• મુખ્ય સામગ્રી
• ડોમેન / સ્રોત

એમ્બેડિંગ્સ સાથે સિમેન્ટિક સર્ચ

ગહન સમજણ અને પુનઃપ્રાપ્તિ (કીવર્ડ્સથી આગળ) માટે, ટેક્સ્ટ એમ્બેડિંગ્સ નો ઉપયોગ કરો:

1. OpenAI ના text-embedding-3-small અથવા bge-small-en જેવા ઓપન-સોર્સ વિકલ્પો જેવા મોડેલનો ઉપયોગ કરો.
2. તમારી ક્રોલ કરેલી સામગ્રીને એમ્બેડિંગ વેક્ટર્સમાં રૂપાંતરિત કરો.
3. તેને વેક્ટર ડેટાબેસ માં સ્ટોર કરો જેમ કે:
   • Qdrant
   • Weaviate
   • Pinecone
   • FAISS (સ્થાનીય / ઇન-મેમરી ઉપયોગ માટે)

આ આવા સિમેન્ટિક ક્વેરીઝને સક્ષમ બનાવે છે:

"ઠંડા આબોહવામાં બાઇક-ફ્રેન્ડલી શહેરી વિકાસ વિશે કોઈ વાત કરે તે લેખો બતાવો."

ક્વેરી એમ્બેડિંગને સ્ટોર કરેલ એમ્બેડિંગ્સ સાથે તુલના કરીને, તમારો ક્રોલર જ્ઞાન એન્જિન બની જાય છે.

મેટાડેટા અને વધારો

છેવટે, વધારાના મેટાડેટા સાથે તમારા ડેટાને સમૃદ્ધ કરો:

• ભાષા શોધ (જેમ કે langdetect અથવા fastText સાથે).
• કન્ટેન્ટ કેટેગરી વર્ગીકરણ zero-shot મોડલ્સ અથવા ફાઇન-ટ્યુન્ડ ક્લાસિફાયર્સનો ઉપયોગ કરીને.
• નેમ્ડ એન્ટિટી રેકગ્નિશન (NER) લોકો, સંસ્થાઓ અને સ્થાનો એક્સ્ટ્રેક્ટ કરવા માટે.
• જિયોટેગિંગ કન્ટેન્ટ અથવા સ્રોત આધારિત.

મુખ્ય ડેટાની સાથે આને સ્ટોર કરો જેથી તમે પછી તેના દ્વારા ફિલ્ટર અને સોર્ટ કરી શકો.

ભાગ 5: સર્ચ-સંચાલિત ડિસ્કવરી ક્રોલર્સ

મોટા પાયે ક્રોલિંગનો સૌથી અદ્યતન અભિગમ URLs થી પણ શરૂ થતો નથી—તેના બદલે, તે સર્ચ ક્વેરીઝ થી શરૂ થાય છે.

SearchXNG અને Perplexity જેવા ટૂલ્સથી પ્રેરિત, મેટાસ્ક્રેપર એક સર્ચ-ફર્સ્ટ વ્યૂહરચના દર્શાવે છે જ્યાં ક્રોલર:

1. સીડ URL લિસ્ટને બદલે વિષય અથવા પ્રશ્ન થી શરૂ થાય છે
2. રીઅલ-ટાઇમમાં સંબંધિત પાનાઓ શોધવા માટે સર્ચ એન્જિન APIs નો ઉપયોગ કરે છે
3. સર્ચ પરિણામોના આધારે તેની ક્રોલ કતાર ડાયનેમિક રીતે બનાવે છે
4. જ્ઞાન વિસ્તૃત કરવા માટે ઉદ્ધરણો અને સંદર્ભોને બુદ્ધિપૂર્વક અનુસરે છે

આ અભિગમ કેટલાક ફાયદા આપે છે:

• લક્ષિત અન્વેષણ: સંપૂર્ણ ક્રોલિંગને બદલે, તમે ફક્ત તે પાનાઓની મુલાકાત લો કે જેમાં સંબંધિત માહિતી હોવાની શક્યતા છે
• અદ્યતન પરિણામો: દરેક ક્રોલ વર્તમાન સર્ચ પરિણામો સાથે નવું શરૂ થાય છે
• ડોમેન-અજ્ઞેયવાદી: પૂર્વ-વ્યાખ્યાયિત સાઇટ્સ અથવા URL પેટર્ન્સ સુધી મર્યાદિત નથી
• હેતુ-સંચાલિત: મનુષ્યો વાસ્તવમાં વિષયોનું સંશોધન કેવી રીતે કરે છે તેની સાથે જોડાય છે

મેટાસ્ક્રેપરનો સર્ચ-સંચાલિત મોડ દર્શાવે છે કે સર્ચ APIs, પ્રાથમિકતા અલ્ગોરિધમ્સ અને કન્ટેક્સ્ટ-અવેર એક્સ્ટ્રેક્શનને કેવી રીતે જોડીને આગાહી વગર કે તમે કયા URLs ની મુલાકાત લેશો તેના આધારે ડાયનેમિક રીતે શોધાયેલા કન્ટેન્ટમાંથી જ્ઞાન ગ્રાફ્સ બનાવવા.

ખુશ સ્ક્રેપિંગ