Parsera

Parsera — это платформа для извлечения веб-данных на базе LLM, разработанная специально для разработчиков, которым требуются надежные, чистые данные в огромных масштабах. Она устраняет сложность и накладные расходы на обслуживание традиционного скрапинга, преобразуя любую веб-ссылку в структурированные, готовые к использованию данные с помощью точных, самовосстанавливающихся ИИ-агентов. С Parsera вы получаете мгновенные, точные результаты без ручного кодирования и простоев, что позволяет вам сосредоточиться на использовании данных, а не на создании и поддержке инфраструктуры.

Ключевые особенности

Parsera спроектирована так, чтобы справляться со сложностями современного интернета, обеспечивая при этом чистые, структурированные выходные данные с минимальными усилиями.

🤖 Самовосстанавливающееся извлечение данных с ИИ

Используйте точные, самовосстанавливающиеся ИИ-агенты для получения стабильно чистых данных, независимо от незначительных изменений в макете веб-сайта. В отличие от хрупких ручных селекторов (XPath/CSS), которые часто ломаются, LLM-экстрактор Parsera динамически адаптируется к структуре страницы, обеспечивая высокую надежность и снижая потребность в постоянном обслуживании.

🚀 Масштабирование с помощью генерируемых скреперов

Превратите любое успешное извлечение с помощью ИИ (URL + промпт на естественном языке) в многоразовый, высокоэффективный скрепер одним щелчком мыши. Важно, что эти Generated Scrapers используют LLM только один раз во время первоначального создания кода, что значительно сокращает затраты на обработку и обеспечивает надежный, доступный скрапинг тысяч страниц с одинаковой структурой.

⚙️ Оптимизированная трехэтапная автоматизация

Инициируйте и развертывайте сложное извлечение данных, используя простой, интуитивно понятный рабочий процесс.  Опишите необходимые поля данных, используя инструкции на естественном языке,  Уточните конкретный контекст для обеспечения точности и  Автоматизируйте процесс, сгенерировав многоразовый Scraper. Этот процесс значительно сокращает время от концепции до готовых к производству данных.

🔗 Бесшовная интеграция в рабочий процесс

Интегрируйте Parsera напрямую в ваши существующие конвейеры данных, используя надежную поддержку API. Мы предлагаем нативные коннекторы с популярными инструментами оркестрации рабочих процессов, включая Zapier, Make, n8n и Apify, обеспечивая мгновенную передачу извлеченных данных туда, где они вам нужны для анализа или действий.

🍪 Доступ к данным с аутентификацией

Получайте доступ к данным, скрытым за страницами входа или платными подписками. API Parsera поддерживает использование файлов cookie, позволяя вам извлекать критически важную информацию, для просмотра которой требуется аутентификация пользователя.

Сценарии использования

Parsera помогает разработчикам и командам по данным быстро получать надежные данные для критически важных бизнес-функций, выходя за рамки ручных процессов и хрупких скриптов.

Конкурентная аналитика в электронной коммерции

Автоматически отслеживайте списки продуктов конкурентов, включая цены в реальном времени, наличие и подробные характеристики на тысячах уникальных страниц товаров. Вы можете быстро развернуть предварительно сгенерированные скреперы (например, Amazon Product Scraper), чтобы поддерживать всегда актуальную и точную рыночную информацию.

Целевая генерация лидов и исследование рынка

Быстро формируйте высокоцелевые списки лидов и проводите глубокий анализ конкурентов, собирая контактную информацию и данные о компаниях из различных веб-источников. Используйте адаптивность LLM Extractor для скрапинга данных с URL-адресов с различными структурами, обеспечивая всесторонний охват для поиска потенциальных клиентов и оценки размера рынка.

Анализ рынков недвижимости и финансов

Отслеживайте и анализируйте огромные объемы структурированных данных с объявлений о недвижимости или специализированных финансовых новостных сайтов. Извлекая только релевантные метрики — такие как исторические цены, данные о местоположении или изменения в политике — вы получаете информацию, необходимую для принятия инвестиционных решений и прогнозирования рынка.

Уникальные преимущества

Parsera выделяется, предлагая принципиально иной, удобный для разработчиков подход к извлечению веб-данных, ставя во главу угла эффективность, надежность и экономичность в масштабе.

Надежность благодаря самовосстанавливающемуся ИИ

Традиционные веб-скреперы требуют постоянных усилий по кодированию и обслуживанию по мере изменения веб-сайтов. Ключевое преимущество Parsera заключается в ее LLM-экстракторе, который динамически понимает контекст и макет. Эта самовосстанавливающаяся способность означает, что вы не столкнетесь с простоями и нулевыми затратами на обслуживание, связанными с поломкой селекторов, обеспечивая надежность ваших конвейеров данных.

Оптимизация затрат при масштабировании

Parsera интеллектуально управляет вычислительными ресурсами, разделяя этап высокой адаптивности (Extractor) и этап массового масштабирования (Generated Scrapers).

• Extractor (более высокая стоимость): Использует LLM для каждого запроса, идеально подходит для тестирования, адаптации к новым структурам или обработки уникальных, разнообразных URL-адресов.

• Generated Scrapers (более низкая стоимость): Использует LLM только один раз для генерации кода. После создания эти скреперы выполняются надежно за долю стоимости (1 credit за скрапинг), что делает массовое, повторяющееся извлечение данных очень экономичным.

Приверженность этичному скрапингу

Мы верим в ответственное извлечение данных. Parsera строго придерживается этических методов веб-скрапинга, автоматически соблюдая файлы robots.txt целевых веб-сайтов, помогая вам поддерживать соответствие нормативным требованиям и быть ответственным цифровым гражданином.

Заключение

Parsera предоставляет разработчикам мощную, масштабируемую и устойчивую альтернативу хрупким ручным решениям для скрапинга. Используя передовые ИИ-агенты, вы можете сосредоточить свои инженерные ресурсы на использовании чистых данных, а не на поддержке кода извлечения. Изучите нашу платформу сегодня и начните легко преобразовывать сложные веб-макеты в структурированные данные.