Die Auswahl von Machine-Intelligence-Tools für Scraping-Workflows wird zunehmend komplex. Nicht nur Kostenschätzung — die Anzahl an Intelligenztypen und Anbietern multipliziert sich jährlich.
Machine Learning (Klassifikation, Anomalieerkennung): für Dedup-Scoring, Change Detection und Quality Flags. Tools: scikit-learn, Custom Models auf gescrapten Features.
NLP (Sentiment, Entity Extraction, Kategorisierung): für Review-Analyse, News-Tagging, Forum-Monitoring. Tools: spaCy, Hugging Face Transformers, OpenAI API.
OCR (Bildtext-Extraktion): für PDF-Listings, gescannte Dokumente, Produktetiketten in Bildern. Tools: Tesseract, Google Vision, AWS Textract.
LLM (strukturierte Extraktion aus unstrukturiertem HTML): aufkommend — GPT-4 prompten, JSON aus Seitentext zu erhalten. Am besten für heterogene Sites; Outputs rigoros validieren.
Computer Vision: Produktbild-Matching, CAPTCHA-Forschung (ethisch in Produktions-Pipelines).
Unsere Empfehlung: rules-based starten (Selektoren, JSON-LD), ML/NLP für spezifische Anreicherungsschritte, LLM-Extraktion für heterogene Long-Tail-Quellen. Jean Cailleux, unser AI Tech Lead, architektiert täglich hybride Pipelines.
Kontaktieren Sie uns, um zu besprechen, welche Schicht zu Ihrem Projekt passt — oft einfacher als gedacht.
