GPT-4o를 활용한 웹 스크래핑의 가능성과 한계

GPT-4o를 이용한 데이터 스크래핑의 장점

먼저 GPT-4o가 제공하는 가장 큰 이점은 ‘구조화된 데이터 추출’ 기능입니다. 기존의 스크래핑 도구들은 HTML 코드를 직접 분석하고 복잡한 XPath를 만들어내야 했지만, GPT-4o는 이 과정에서 더욱 효율적입니다. HTML에서 직접 데이터를 추출해 구조화된 형태로 반환할 수 있기 때문입니다.

GPT-4o를 활용한 간단한 스크래핑 실험을 살펴보면, 다음과 같은 코드로 데이터를 모델링할 수 있습니다.

from typing import List, Dict
from pydantic import BaseModel

class ParsedColumn(BaseModel):
    name: str
    values: List[str]

class ParsedTable(BaseModel):
    name: str
    columns: List[ParsedColumn]

위 코드에서 데이터는 ‘ParsedTable’이라는 구조화된 형태로 저장되며, 이를 통해 복잡한 HTML 테이블을 간편하게 스크래핑할 수 있습니다. 예를 들어, 뉴스 사이트나 전자 상거래 사이트에서 상품 정보를 가져오는 과정에서 매우 유용합니다.

복잡한 테이블 스크래핑: GPT-4o의 능력

웹 스크래핑의 진정한 테스트는 단순한 테이블이 아니라 복잡한 HTML 구조에서 얼마나 정확하게 데이터를 추출하느냐에 달려 있습니다. Weather.com과 같은 사이트에서의 10일간의 날씨 예보 데이터를 추출한 실험에서는, GPT-4o가 Day/Night 열을 추가하여 데이터를 더욱 구체적으로 표현하는 능력을 보였습니다.

특히 흥미로웠던 점은 Condition 열이 눈에 보이지 않음에도 불구하고, GPT-4o는 소스 코드를 정확하게 읽어 데이터를 반환했다는 점입니다. 이는 AI가 데이터를 예측하는 것이 아니라 실제 HTML 소스를 분석하고 있다는 증거입니다.

문제점: 결합된 행 처리

하지만 모든 것이 완벽하지는 않습니다. 예를 들어, Wikipedia의 Human Development Index 테이블을 테스트했을 때, 결합된 행 때문에 모델이 데이터를 제대로 처리하지 못하는 경우가 있었습니다. 이러한 문제는 특정한 데이터 구조에서 발생할 수 있으며, 이때는 AI 모델의 정확성을 높이기 위한 추가 작업이 필요합니다.

GPT-4o의 한계와 개선 방법

비용 문제는 GPT-4o를 사용한 웹 스크래핑에서 가장 큰 단점 중 하나입니다. 특히 대량의 데이터를 추출하는 경우, API 호출 비용이 상당히 많이 듭니다. 이를 해결하기 위해 XPath를 반환하도록 요청하는 방식으로 접근해봤지만, 이 또한 예상보다 부정확한 결과를 초래할 때가 있었습니다.

결합된 접근법

결국 데이터를 먼저 추출한 후 이를 바탕으로 XPath를 요청하는 방식이 더욱 나은 결과를 제공했습니다. 이 방법은 데이터 추출의 정확성을 유지하면서도 비용을 절감할 수 있는 방법입니다. 하지만 여전히 텍스트 대신 이미지 데이터를 추출하는 경우에는 오류가 발생하는 문제가 있습니다.

결론: AI와 웹 스크래핑의 미래

결론적으로, GPT-4o를 사용한 웹 스크래핑은 매우 강력한 도구입니다. HTML 문자열에서 정확한 데이터를 추출할 수 있는 능력은 AI 기술의 새로운 가능성을 보여줍니다. 하지만 아직까지는 비용 문제와 기술적인 한계가 존재합니다. 이를 개선하기 위한 더 많은 실험과 연구가 필요합니다.

GPT-4o의 스크래핑 기능 외에도 BeautifulSoup, Scrapy와 같은 기존의 스크래핑 도구와 결합하면 더욱 강력한 웹 스크래핑 도구를 만들 수 있을 것입니다. 앞으로의 AI 웹 스크래핑 도구의 발전이 기대됩니다.