AgentQL

AgentQL: AI 지원 웹 커넥터

TinyFish의 AgentQL은 대규모 언어 모델(LLM)과 AI 에이전트를 전체 웹에 연결하도록 설계된 도구 모음입니다. 웹 요소와 상호 작용하고 데이터를 빠르고 정확하며 대규모로 추출하기 위한 쿼리 언어 및 파서를 제공합니다. 이 혁신적인 도구는 AI를 활용하여 페이지 구조를 분석하고 원하는 데이터를 찾아 기존 XPath 및 DOM/CSS 선택기의 취약성을 제거하는 것을 목표로 합니다.

AgentQL이란 무엇입니까?

AgentQL은 개발자가 자연어 쿼리를 사용하여 AI 에이전트를 구축하고 웹 데이터를 연결하고 정확한 자동화를 가능하게 하는 플랫폼입니다. 웹 페이지 요소와 상호 작용하고, 데이터를 추출하고, 쿼리를 사용하여 데이터 모양을 정의하는 도구를 제공합니다. 전자 상거래 솔루션, 구인 게시판 또는 소셜 미디어 통합을 구축하든 AgentQL은 웹 데이터 액세스 및 구조화 프로세스를 간소화합니다.

AgentQL은 어떻게 작동합니까?

AgentQL은 다양한 SDK, 브라우저 기반 디버거 및 웹 데이터 추출에 대한 강력한 AI 기반 접근 방식의 조합을 사용합니다. 다음은 분석입니다.

• 다양한 SDK: AgentQL은 개발자가 Playwright 및 헤드리스 브라우저를 통해 웹 페이지 요소와 상호 작용할 수 있도록 Python 및 JavaScript SDK를 제공합니다.
• 브라우저 기반 디버거: 브라우저 확장 프로그램을 사용하면 모든 웹 페이지에서 실시간 쿼리 최적화가 가능하여 정확한 데이터 추출을 보장합니다.
• AI 기반 데이터 추출: 취약한 XPath 및 DOM/CSS 선택기와 달리 AgentQL은 AI를 사용하여 페이지 구조를 분석하여 찾고 있는 데이터를 찾습니다. 이 자체 복구 접근 방식은 동적 콘텐츠 및 페이지 변경에도 불구하고 일관된 결과를 보장합니다.
• 브라우저리스 REST API: 브라우저 없이도 모든 URL에서 공개 데이터를 검색합니다.
• PDF 파싱: PDF에서 테이블과 같이 어려운 정보를 추출합니다.

주요 기능 및 이점

• 다양한 SDK: Playwright와 Python 및 JavaScript SDK와 헤드리스 브라우저를 통해 웹 페이지 요소와 상호 작용합니다.
• 브라우저 기반 디버거: 디버깅 브라우저 확장 프로그램을 사용하여 모든 웹 페이지에서 실시간으로 쿼리를 최적화합니다.
• 강력성: 취약한 XPath 및 DOM/CSS 선택기에 대한 강력한 대안: AgentQL은 AI를 사용하여 페이지 구조를 분석하여 찾고 있는 데이터를 찾습니다.
• 모든 페이지에서 작동: 공용 또는 개인용, 모든 사이트, 모든 URL, 인증 뒤에 있는 경우에도 마찬가지입니다.
• 구조화된 데이터: 쿼리를 사용하여 데이터 모양을 정의합니다.
• 자체 복구: 동적 콘텐츠 및 페이지 변경에도 불구하고 일관된 결과를 얻습니다.
• 재사용 가능한 코드: 동일한 쿼리가 여러 유사한 페이지에서 작동합니다.

AgentQL 사용 방법

1. 가입: 먼저 AgentQL 웹사이트에서 무료 평가판에 가입합니다.
2. 플레이그라운드 탐색: 플레이그라운드를 사용하여 AgentQL 쿼리를 실험하고 다양한 웹 페이지에서 데이터를 추출하는 방법을 확인합니다.
3. 워크플로에 통합: Python 또는 JavaScript SDK를 사용하여 AgentQL을 기존 데이터 워크플로 및 자동화 파이프라인에 통합합니다.
4. 브라우저 확장 프로그램 사용: 디버깅 브라우저 확장 프로그램을 사용하여 실시간으로 쿼리를 최적화합니다.

AgentQL은 누구를 위한 것입니까?

AgentQL은 다음에 적합합니다.

• 개발자: 웹 에이전트 및 데이터 워크플로 구축.
• 데이터 엔지니어: 다양한 웹 소스에서 데이터를 추출하고 구조화해야 합니다.
• AI 엔지니어: 웹 데이터를 AI 모델 및 애플리케이션에 통합합니다.
• 기업: 전자 상거래, 구인 게시판, 소셜 미디어 등에 대한 데이터 추출 프로세스를 자동화합니다.

AgentQL을 선택하는 이유는 무엇입니까?

• 시간 절약: 취약한 구문 분석 스크립트를 작성하고 대량의 HTML을 처리할 필요가 없습니다.
• 정확성: AI 기반 데이터 추출은 동적 콘텐츠에서도 일관된 결과를 보장합니다.
• 유연성: 공용 또는 개인용, 인증 뒤에 있는 경우에도 모든 페이지에서 작동합니다.
• 확장성: 데이터를 빠르고 정확하며 대규모로 추출하도록 설계되었습니다.

사용 사례

• 전자 상거래 데이터 추출: 전자 상거래 웹사이트에서 제품 정보, 가격 및 이미지를 추출합니다.
• 구인 게시판 집계: 구인 게시판, 회사 및 위치와 같은 세부 정보를 포함하여 여러 구인 게시판에서 구인 게시물을 집계합니다.
• 소셜 미디어 모니터링: 감정 분석, 추세 추적 등을 위해 소셜 미디어 플랫폼에서 데이터를 추출합니다.

가격 책정

AgentQL은 여러 가지 가격 책정 계획을 제공합니다.

• Starter: 무료, 300개의 API 호출, 분당 10개의 API 호출, 1시간의 원격 브라우저 시간.
• Professional: 월 $99, 10,000개의 API 호출, 분당 50개의 API 호출, 500시간의 원격 브라우저 시간을 포함합니다.
• Enterprise: 완전히 관리되는 솔루션에 대한 맞춤형 가격 책정.

AgentQL은 어떤 문제를 해결합니까?

AgentQL은 다음 문제를 해결합니다.

• 취약한 구문 분석 스크립트: 기존 웹 스크래핑 방법은 웹사이트 구조가 변경되면 손상되는 취약한 구문 분석 스크립트에 의존합니다.
• 시간이 많이 소요되는 데이터 추출: 웹사이트에서 데이터를 추출하는 데 시간이 많이 걸리고 지루한 프로세스가 될 수 있습니다.
• 동적 웹사이트에서 데이터 추출의 어려움: JavaScript를 사용하여 콘텐츠를 로드하는 동적 웹사이트는 스크래핑하기 어려울 수 있습니다.
• 환각 및 컨텍스트 창 문제: LLM을 사용하여 원시 HTML 콘텐츠를 처리할 때 컨텍스트 창 문제 및 환각이 발생할 수 있습니다.

고객 추천사

• Vladimir de Turckheim, 창립자, Heal.dev: "AgentQL을 사용하면 쿼리를 보내고 결과를 얻는 것이 텍스트 접지 게임 체인저입니다."
• Fahd Mirza, AI YouTuber, 리드 AI 엔지니어: "AgentQL은 웹 자동화를 고통 없이 처리합니다. 이는 매우 드문 일입니다. 매우 사용하기 쉽고 매우 잘 작성된 응답이 있습니다."
• Reda Marzouk, AI/RPA 수석 개발자: "우리가 작업할 수 있는 요소를 설명할 수 있다는 점이 마음에 듭니다. 또는 프롬프트를 제공하기만 하면 AgentQL이 웹사이트로 이동하여 처리해야 하는 요소를 정의합니다."
• Mahmoud Masmoudi, 데이터 엔지니어: "AgentQL은 제 데이터 추출 프로세스를 획기적으로 변화시켰습니다! 유사한 웹사이트 레이아웃에서 재사용 가능한 구성을 만들 수 있어 시간과 노력을 크게 절약할 수 있었습니다!"

결론

TinyFish의 AgentQL은 LLM과 AI 에이전트를 웹에 연결하는 강력한 도구입니다. 강력한 쿼리 언어, 다양한 SDK 및 데이터 추출에 대한 AI 기반 접근 방식을 제공함으로써 AgentQL은 웹 데이터 액세스 및 구조화 프로세스를 간소화합니다. 개발자, 데이터 엔지니어 또는 AI 엔지니어이든 AgentQL은 시간을 절약하고 정확도를 개선하며 데이터 워크플로를 확장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 무료 평가판과 유연한 가격 책정 계획을 통해 모든 규모의 개발자가 AgentQL에 액세스할 수 있습니다. AI 기반의 견고성 덕분에 기존의 취약한 구문 분석 스크립트에 비해 뛰어난 선택입니다.

시작하기

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