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Crawl4AI: LLM 시대의 웹 스크래핑을 위한 AI 친화적 데이터 수집 가이드

TL;DRCrawl4AI는 LLM 기반 애플리케이션(RAG, AI 에이전트)을 위해 특별히 설계된 오픈 소스 웹 크롤러 및 스크래퍼입니다. 기존 스크래퍼와 달리, 웹 페이지를 LLM이 이해하기 쉬운 깨끗한 Markdown 형식으로 변환하는 것이 핵심 기능입니다. Playwright 기반의 비동기 아키텍처를 통해 빠른 성능과 고급 브라우저 제어(프록시, 세션 관리)를 제공하며, CSS/XPath뿐만 아니라 LLM 기반 추출 전략까지 지원합니다. 실무자들은 Crawl4AI를 Docker 이미지나 Python 라이브러리로 쉽게 배포하여 AI 데이터 파이프라인의 Ingestion 단계를 크게 단순화할 수 있습니다.1. Crawl4AI 개요: AI 중심 웹 크롤러1.1. Crawl4AI의 등장 배경 및 정의Cra..

AI 2025.10.26

데이터 전처리와 시각화: AI 모델 학습을 위한 필수 단계

1. 데이터 전처리가 중요한 이유AI 모델의 성능은 데이터 품질에 크게 좌우됩니다.데이터가 깨끗하지 않으면, 아무리 좋은 모델이라도 결과가 나빠집니다.따라서 학습 전에 전처리(Preprocessing) 단계가 꼭 필요합니다.1.1 전처리의 목표결측치(Missing Value) 처리이상치(Outlier) 제거스케일 조정(Normalization/Standardization)범주형 데이터 인코딩데이터 시각화로 이해도 향상2. 결측치 처리2.1 결측치 확인import pandas as pddf = pd.read_csv("data.csv")print(df.isnull().sum())2.2 결측치 처리 방법삭제(Drop): 결측치가 있는 행/열 제거df = df.dropna()대체(Fill): 평균, 중앙값, 최..

AI 2025.08.14
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