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JP기존 규칙 기반 스크래퍼
- 대상 사이트의 DOM 클래스명 변경 시 즉시 수집 중단
- 단순 봇 차단 필터 및 안티봇 방어벽에 취약
- 단순 HTML 복사로 인해 LLM/RAG 활용 전 별도 정제 공수 필요
SyncCrawl 에이전트
- Vision-LLM이 페이지 의미를 추론하여 수집 룰 동적 보정
- 지능형 프록시 순환 및 프로파일 관리로 차단 방지
- 스키마 검증 및 노이즈 필터링을 거쳐 구조화된 JSON 추출
핵심 기능 (Key Features)
01
동적 DOM 의미론적 파싱
대상 사이트의 CSS 클래스나 DOM 계층 구조가 변경되어도 필드 문맥을 파악하여 추출 규칙을 자동으로 조정합니다.
02
RAG 최적화 데이터 파이프라인
수집된 원시 HTML에서 본문 텍스트와 메타데이터를 분리하고, 청킹(Chunking) 및 임베딩에 적합한 JSON 포맷으로 정제합니다.
03
안티봇 방어 대응 및 프록시 관리
지능형 프록시 풀 순환 및 요청 레이트 리밋 제어를 통해 수집 안정성을 유지합니다.
작동 프로세스 (How it Works)
1
수집 대상 및 스키마 정의
타겟 URL 범위와 추출 대상 필드(상품명, 가격, 규격 등)의 데이터 스키마를 정의합니다.
2
동적 탐색 및 데이터 추출
SPA 렌더링 및 페이지네이션을 처리하며 스키마에 부합하는 데이터를 식별하여 추출합니다.
3
노이즈 정제 및 지식 자산화
광고, 불필요한 태그를 제거하고 벡터 DB 또는 검색 엔진에 즉시 연동 가능한 형태로 저장합니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
대상 사이트의 DOM이 바뀌면 수집이 중단되나요?
Vision-LLM이 요소의 텍스트와 시각적 배치를 분석하여 수집 룰을 실시간 보정하므로 파이프라인 중단율을 최소화합니다.
수집된 데이터를 사내 벡터 DB에 바로 연동할 수 있나요?
네, OpenSearch, Pinecone, Milvus 등 주요 벡터 스토리지 및 RAG 파이프라인 표준 JSON 포맷으로 출력됩니다.
대규모 분산 수집 환경을 지원하나요?
Kubernetes 기반의 워커 노드 스케일링을 통해 대량의 URL을 병렬로 분산 수집할 수 있습니다.