AI দিয়ে ওয়েব স্ক্র্যাপিং এখন সাইট ডিজাইন বদলালেও ডাটা নিন নির্ভুল
ওয়েব স্ক্র্যাপিংয়ের ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতি যেমন রেজেক্স ও সিএসএস সিলেক্টর সাইট রিডিজাইনের পর ভঙ্গুর হয়ে যায়। এখন এলএলএম বা বড় ভাষার মডেল ব্যবহার করে সহজ ইংরেজি নির্দেশনায় ডাটা এক্সট্র্যাক্ট করা যাচ্ছে। dev.to AI-তে প্রকাশিত এক নিবন্ধে এই পরিবর্তনের কার্যকরী কৌশল তুলে ধরা হয়েছে।
ওয়েব স্ক্র্যাপিংয়ের ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতি যেমন রেজেক্স ও সিএসএস সিলেক্টর সাইট রিডিজাইনের পর ভঙ্গুর হয়ে যায়। এখন এলএলএম বা বড় ভাষার মডেল ব্যবহার করে সহজ ইংরেজি নির্দেশনায় ডাটা এক্সট্র্যাক্ট করা যাচ্ছে। dev.to AI-তে প্রকাশিত এক নিবন্ধে এই পরিবর্তনের কার্যকরী কৌশল তুলে ধরা হয়েছে।
ওয়েব স্ক্র্যাপিংয়ের জগতে এক বড় পরিবর্তন এসেছে। দীর্ঘদিন ধরে ডেভেলপাররা রেজেক্স এবং সিএসএস সিলেক্টরের উপর নির্ভর করলেও এখন তারা এলএলএম বা বড় ভাষার মডেল ব্যবহার করে ডাটা সংগ্রহ করছে। dev.to AI-তে প্রকাশিত এক নিবন্ধে একজন অভিজ্ঞ ডেভেলপার তার ব্যক্তিগত কর্মপদ্ধতির এই পরিবর্তনের বিস্তারিত বর্ণনা দিয়েছেন।
প্রথাগত পদ্ধতিতে ওয়েব স্ক্র্যাপিং করলে একটি সাধারণ সমস্যা দেখা দেয়। ডেভেলপাররা একটি সাইটের জন্য রেজেক্স প্যাটার্ন এবং সিএসএস সিলেক্টর তৈরি করে। কিন্তু সাইটটি রিডিজাইন হওয়ার দুই সপ্তাহের মধ্যে সেই স্ক্র্যাপার অকেজো হয়ে যায়। এই চক্রটি বছরের পর বছর চলতে থাকে। ডেভেলপারদের ঘন্টার পর ঘন্টা সময় দিতে হতো রেজেক্স প্যাটার্ন এবং এক্সপাথ এক্সপ্রেশন ঠিক করতে। এটি ছিল ওয়েবের বিরুদ্ধে এক নিরন্তর লড়াই।
এই সমস্যার সমাধান হিসেবে এলএলএম ভিত্তিক ডাটা এক্সট্রাকশন পদ্ধতি জনপ্রিয় হচ্ছে। এই পদ্ধতিতে ডেভেলপাররা কম্পিউটারকে সহজ ইংরেজি ভাষায় বলে দেয় কী তথ্য তারা চায়। যেমন একটি ওয়েবপেজ থেকে সব পণ্যের নাম এবং দাম বের করা। এলএলএম নিজেই সেই তথ্য চিহ্নিত করে এবং কাঠামোবদ্ধ আকারে উপস্থাপন করে।
এই পদ্ধতির সবচেয়ে বড় সুবিধা হলো এর স্থায়িত্ব। সাইটের ডিজাইন পরিবর্তন হলেও এলএলএম কাজ করতে পারে। কারণ এটি নির্দিষ্ট সিএসএস ক্লাস বা আইডির উপর নির্ভর করে না। বরং এটি বিষয়বস্তুর অর্থ বুঝে তথ্য সংগ্রহ করে। ফলে সাইট রিডিজাইন হলেও স্ক্র্যাপার ভেঙে পড়ে না।
বাংলাদেশের ডেভেলপার এবং ফ্রিল্যান্সারদের জন্য এই পদ্ধতি খুবই গুরুত্বপূর্ণ। অনেক ফ্রিল্যান্সার ই-কমার্স সাইট থেকে ডাটা সংগ্রহ করে ক্লায়েন্টদের সরবরাহ করেন। এলএলএম ব্যবহার করলে তারা দ্রুত এবং নির্ভরযোগ্যভাবে কাজ করতে পারবেন। এছাড়া শিক্ষার্থীরাও গবেষণার জন্য বড় ডাটাসেট তৈরি করতে এই পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারেন।
তবে এলএলএম ভিত্তিক পদ্ধতির কিছু সীমাবদ্ধতাও আছে। এটি বেশি কম্পিউটেশনাল রিসোর্স খরচ করে। ছোট প্রকল্পের জন্য এটি অতিরিক্ত ব্যয়বহুল হতে পারে। কিন্তু দীর্ঘমেয়াদি এবং বড় আকারের ডাটা সংগ্রহের জন্য এটি অত্যন্ত কার্যকর।
ভবিষ্যতে এলএলএম ভিত্তিক স্ক্র্যাপিং আরও সহজলভ্য হবে বলে আশা করা যায়। ইতিমধ্যে অনেক কোম্পানি এই প্রযুক্তি নিয়ে কাজ করছে। বাংলাদেশের ডেভেলপারদের উচিত এই নতুন পদ্ধতি শেখা এবং নিজেদের কাজে প্রয়োগ করা। কারণ প্রযুক্তির এই পরিবর্তন শুধু সময় বাঁচায় না, বরং কাজের মানও উন্নত করে।
আরও পড়ুন
এই সংবাদটি আন্তর্জাতিক সূত্রের তথ্য অবলম্বনে AI-সহায়তায় বাংলায় উপস্থাপন ও বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে সম্পাদিত। মূল তথ্যের জন্য নিচের সূত্র দেখুন।
মূল প্রতিবেদন: dev.to AI
সোর্স দেখুন ↗মন্তব্য০
লোড হচ্ছে...