Automl и LLM-сервисы для генерации XPath, CSS-селекторов по запросу: новый подход к веб-автоматизации

Automl и LLM-сервисы для генерации XPath, CSS-селекторов по запросу

Automl и LLM-сервисы для генерации XPath, CSS-селекторов по запросу представляют собой технологический прорыв, который кардинально меняет подходы к извлечению данных из веб-страниц и автоматизации тестирования пользовательских интерфейсов. Раньше создание точных и стабильных селекторов было задачей, требующей глубоких знаний HTML, CSS и структуры DOM, а также значительного времени. Специалистам приходилось вручную анализировать код страницы, чтобы составить уникальный «адрес» для каждого нужного элемента. Этот процесс был не только трудоемким, но и хрупким: малейшее изменение в верстке сайта могло сломать все написанные селекторы, требуя их полной переработки.

Представьте, что веб-страница — это большой город, а элементы на ней (кнопки, тексты, изображения) — это здания. Чтобы найти конкретное здание, вам нужен его точный адрес. XPath и CSS-селекторы и есть такие адреса. CSS-селекторы похожи на простой адрес вроде «улица Главная, дом 5», а XPath — это более детальный маршрут, например, «от центральной площади третий поворот направо, пятое здание с красной крышей». Создание таких маршрутов вручную, особенно в сложном, постоянно меняющемся «городе» современного веб-приложения, становится настоящим вызовом. Интеллектуальные системы на базе больших языковых моделей (LLM) и технологий автоматизированного машинного обучения (AutoML) предлагают решение: вы просто говорите системе, что ищете, а она сама прокладывает самый надежный маршрут.

Принцип работы: от естественного языка к коду

В основе этих инновационных сервисов лежит способность больших языковых моделей понимать человеческий язык и сопоставлять его с программным кодом. Процесс генерации селектора обычно выглядит следующим образом:

Пользовательский запрос. Специалист формулирует задачу на естественном языке. Например: «Найди кнопку для входа в аккаунт» или «Получи название и цену первого товара в каталоге».
Анализ контекста. Система получает на вход HTML-код целевой веб-страницы. LLM анализирует структуру документа (DOM), теги, классы, идентификаторы и другие атрибуты, чтобы понять взаимосвязи между элементами.
Сопоставление и генерация. Модель сопоставляет текстовый запрос пользователя с проанализированной структурой страницы. Она определяет, какой именно элемент или группа элементов соответствует описанию. На основе этого анализа система генерирует один или несколько вариантов XPath или CSS-селекторов.
Выбор наилучшего варианта. Продвинутые платформы, использующие AutoML, могут пойти дальше. Они анализируют сгенерированные селекторы на предмет их стабильности и уникальности. Например, система может предпочесть селектор, основанный на уникальном идентификаторе (ID), а не на автоматически сгенерированном классе, который может измениться при следующем обновлении сайта.

Этот подход превращает сложную техническую задачу в простой диалог с интеллектуальным ассистентом. Вместо того чтобы писать код, пользователь описывает цель, а машина берет на себя всю рутинную работу по поиску и формированию точного указателя.

Ключевые преимущества интеллектуальных генераторов

Внедрение LLM-сервисов для создания селекторов приносит ощутимые выгоды как для разработчиков, так и для специалистов смежных областей, таких как QA-инженеры, маркетологи и аналитики данных.

Демократизация доступа к данным. Теперь для сбора информации с сайтов не обязательно быть программистом. Маркетолог может самостоятельно настроить парсинг цен конкурентов, а аналитик — собрать данные для исследования, просто описывая, какая информация ему нужна.
Ускорение разработки и тестирования. Время, которое раньше уходило на ручное создание и отладку селекторов, сокращается в разы. QA-специалисты могут быстрее писать автотесты для пользовательских интерфейсов, а разработчики — настраивать скрапинг данных для своих приложений.
Повышение надежности. Человеческий фактор часто приводит к ошибкам. Можно выбрать не самый стабильный селектор или допустить опечатку. ИИ, обученный на миллионах примеров, способен находить более робастные и долговечные селекторы, которые с меньшей вероятностью «сломаются» после обновления дизайна сайта.
Адаптивность. Некоторые сервисы способны предлагать альтернативные селекторы, если основной перестал работать. Это упрощает поддержку скриптов автоматизации в долгосрочной перспективе.

«Мы переходим от эпохи, где человек адаптировался под машину, к эпохе, где машина учится понимать человека. Генерация кода из естественного языка — это не просто удобство, это фундаментальный сдвиг в парадигме взаимодействия с технологиями».

Практический пример: извлечение информации с сайта

Рассмотрим гипотетическую задачу: нам нужно получить имя автора и название первой статьи в блоге. HTML-структура страницы может выглядеть так:

<div class="posts-list">
  <article class="post-item">
    <h3 class="post-title">Как работают нейронные сети</h3>
    <div class="post-meta">
      <span class="author-name">Иван Петров</span>
      <span class="post-date">10.10.2023</span>
    </div>
  </article>
  <!-- другие статьи -->
</div>

Запрос пользователя: «Дай мне имя автора и заголовок первой статьи».

Действия LLM-сервиса:

Модель анализирует HTML и идентифицирует блок <article class="post-item"> как контейнер для одной статьи.
Она находит элемент с классом post-title внутри этого контейнера и понимает, что это заголовок.
Аналогично, она находит author-name и связывает его с именем автора.
Система генерирует результат, например, в виде набора CSS-селекторов:

Для заголовка: .post-item:first-child .post-title
Для автора: .post-item:first-child .author-name

Или в виде XPath:

Для заголовка: (//article[@class='post-item'])[1]//h3[@class='post-title']
Для автора: (//article[@class='post-item'])[1]//span[@class='author-name']

Таким образом, вместо изучения синтаксиса и структуры DOM пользователь получает готовый и точный результат за несколько секунд.

Ограничения и будущие вызовы

Несмотря на впечатляющие возможности, технология все еще находится на стадии активного развития и имеет свои ограничения. Одной из главных проблем является работа с динамическими сайтами, где контент загружается с помощью JavaScript после первоначальной отрисовки страницы. LLM-сервису для анализа необходим полный, финальный HTML-код, что может потребовать интеграции с инструментами вроде Puppeteer или Selenium для эмуляции браузера.

Другой вызов — неоднозначность запросов. Фраза «главная кнопка на странице» может быть интерпретирована по-разному. Для решения этой проблемы разработчики внедряют интерактивные интерфейсы, где пользователь может визуально указать на нужный элемент, а система уже сама подберет для него оптимальный селектор. Также стоит учитывать стоимость использования мощных LLM, так как обработка каждой страницы требует вычислительных ресурсов.

В будущем мы увидим еще большую интеграцию этих инструментов в среды разработки (IDE), браузерные расширения и платформы для no-code/low-code автоматизации. Automl и LLM-сервисы для генерации XPath, CSS-селекторов по запросу уже сегодня открывают невероятные возможности для упрощения и удешевления процессов, связанных с веб-данными. Их дальнейшее развитие сделает интернет еще более доступным для анализа и автоматизации.

Веб-скрапинг LLM XPath

Automl и LLM-сервисы для генерации XPath, CSS-селекторов по запросу: новый подход к веб-автоматизации