실패를 안전하게 관리하는 개방형 웹 데이터 수집을 위한 제약 조건 및 검증 가능한 agent 프레임워크
대규모 언어 모델(LLM)과 agent는 자연어 요구사항으로 웹 스크래퍼를 생성할 수 있지만 직접 생성은 의존성 오류, 깨진 선택자, 스키마 불일치, 그리고 다형성 페이지 구조로 인해 신뢰성이 낮다. 우리는 제약을 가한, 검증 가능한 agent 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 대규모 언어 모델의 출력을 자유쓸쓸한 코드에서 형식화된 JSON 수집기 구성으로 옮겨준다. 이 프레임워크는 6가지 수집기 분류 체계, 템플릿 및 유틸리티 함수 제약, 정적 Airflow DAG 실행, 규칙 기반 품질 검사, 그리고 구조화된 feedback 수정을 포함한다. 138개의 작업에서 실험을 수행한 결과, 분류 체계는 요구 사항에 대한 설명 기반 타입을 지원한다. 또한, 초기 설명을 초과한 소스, field, 그리고 실행 제약을 완료해야만 안정적인 인스턴스화를 얻을 수 있다는 것을 확인했다. 80개의 Independently 소스 검증된 작업에서, 프레임워크는 초기 설명을 초과한 제약을 완료해야만 안정적인 인스턴스화를 얻을 수 있다는 것을 확인했다. 프레임워크는 0개의 실행 단계 대규모 언어 모델 토큰으로 실행되며, 평균 wall-clock 시간이 가장 낮으며, 반복적인 예약된 수집을 위한 재사용 가능한, 결정론적, 그리고 검증 가능한 실행 경로를 제공한다. 이 결과들은 프레임워크를 반복적인 오픈 웹 데이터 수집을 위한 재사용 가능한, 저비용, 그리고 검증 가능한 실행 경로로 위치시킨다.
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