<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Scraping AI on SoloSoft</title><link>https://www.solosoft.dev/es/tags/scraping-ai/</link><description>Recent content in Scraping AI on SoloSoft</description><generator>Hugo</generator><language>es-es</language><lastBuildDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.solosoft.dev/es/tags/scraping-ai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>ScrapeGraphAI: Web Scraping Impulsado por LLM con Lógica de Grafos</title><link>https://www.solosoft.dev/es/post/scrapegraph-ai-scraping-2026/</link><pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.solosoft.dev/es/post/scrapegraph-ai-scraping-2026/</guid><description>&lt;p&gt;El web scraping tradicional es frágil. Un scraper construido alrededor de selectores CSS y expresiones XPath se rompe en el momento en que el sitio web objetivo actualiza su estructura HTML. Mantener scrapers a escala se convierte en un juego constante de ponerse al día con los cambios de diseño, reestructurar selectores y volver a probar tuberías. &lt;strong&gt;ScrapeGraphAI&lt;/strong&gt; adopta un enfoque fundamentalmente diferente: en lugar de codificar reglas de extracción, utiliza LLMs para comprender el contenido de la página semánticamente y extraer los datos que realmente deseas.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;La idea central es que un LLM — dado el contenido renderizado de una página y una descripción de lo que extraer — puede identificar la información relevante sin conocer la estructura CSS de la página. Esto hace que los scrapers de ScrapeGraphAI sean resistentes a los cambios de diseño. Un rediseño del sitio web que rompería un scraper tradicional apenas se nota: el LLM simplemente lee el nuevo diseño y encuentra la misma información.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>