En İyi 10 Açık Kaynak Web Kazıyıcı LLM & Yapay Zeka için

Üretken yapay zekadaki son gelişmeler, geliştiricilerin web kazıyıcılarından ne beklediğini yeniden şekillendirdi. Ajan tabanlı kazıyıcılar artık sabit kurallar yerine bağlantıları seçmek için doğal dil komutları kullanıyor ve yerel olarak token açısından verimli markdown üretiyor.

Aynı zamanda, büyük ölçekli toplu tarama için klasik framework'ler kurumsal ve araştırma kullanımı için hâlâ vazgeçilmezdir.

Hızlı karşılaştırma tablosu

En iyi açık kaynak web kazıyıcıları

Crawl4AI

Dil: Python | Lisans: Apache 2.0

Crawl4AI, RAG (Alma ile Zenginleştirilmiş Üretim) ve LLM pipeline'ları için optimize edilmiş açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir. Kararlılık ve kurtarma güncellemesi, donanım veya ağ kesintileri sırasında veri kaybını önleyerek, büyük ölçekli taramaların on_state_change geri çağrısı ile denetim noktalarından devam etmesini sağlayan bir çökme kurtarma sistemi getirdi.

Avantajlar:

• Token açısından verimli markdown'u doğal olarak üretir ve LLM tüketimi için optimize edilmiştir
• Uzun taramaları son başarılı denetim noktasından devam ettirir
• LangChain, LlamaIndex ve büyük vektör veritabanı istemcileriyle entegre olur
• API anahtarı gerektirmez, tamamen kendi kendine barındırılır

Sınırlamalar: Playwright kullanır. Yalnızca HTTP tabanlı hafif kazıyıcılardan daha ağırdır.

Özellikle LLM platformlarını (ChatGPT, Perplexity, Gemini) kendilerini kazımak istiyorsanız, kıyaslanmış LLM kazıyıcılarımıza göz atın.

Firecrawl

Dil: TypeScript / Python SDK | Lisans: AGPL-3.0 (kendi kendine barındırılan)

Firecrawl, site haritası taraması, JavaScript render etme ve içerik temizleme gibi karmaşık işleri halleder. 2026'da Firecrawl, “Parallel Agents”'ın piyasaya sürülmesiyle “ajanımsı” bir veri katmanına geçti.

Firecrawl CLI ve “Skills”'in tanıtımı, yapay zeka ajanlarının (Claude Code gibi) basitleştirilmiş dosya tabanlı bir bağlam yönetim sistemi aracılığıyla web verilerine doğal olarak erişmesini sağlar.

Avantajlar:

• Sayfa başına birden çok çıktı formatı: markdown, HTML, bağlantılar, ekran görüntüleri, JSON
• Doğal dil ile tarama yapılandırması (ne istediğinizi tanımlayın, derinliği/yolları yapılandırır)

Sınırlamalar: Kendi kendine barındırma Docker, PostgreSQL ve Redis gerektirir. Kendi kendine barındırılan modda bot karşıtı atlatma yoktur.

ScrapeGraphAI

Dil: Python | Lisans: MIT

ScrapeGraphAI, CSS seçicileri veya XPath yerine doğal dil komutları kullanarak web sayfalarından yapılandırılmış veri çıkarmak için LLM'leri kullanır. OpenAI, Groq, Gemini ve yerel Ollama modellerini destekler.

Avantajlar:

• Seçici gerekmez, çıkarma şemasını doğal dil tanımlar
• Ollama ile sıfır API maliyetiyle yerel olarak çalışır
• LangChain, CrewAI ve benzer framework'lerle doğal olarak entegre olur

Sınırlamalar: Ölçekte istek başına LLM maliyetleri birikir. Doğruluk, altta yatan model kalitesine bağlıdır.

Crawlee

Dil: Node.js / Python | Lisans: Apache 2.0

Crawlee (Apify tarafından) tarama altyapısını yönetir, böylece kazıma mantığına odaklanabilirsiniz. Crawlee'nin üç kazıyıcı sınıfı vardır: CheerioCrawler, PuppeteerCrawler ve PlaywrightCrawler (tarayıcı tabanlı kazıyıcılar).

CheerioCrawler, statik içerik için ideal olan, HTML ayrıştırma ve JavaScript render etmeyen bir HTTP kazıyıcıdır. PuppeteerCrawler / PlaywrightCrawler, otomatik tarayıcı yönetimi ile JS ağırlıklı sayfalar için idealdir.

Avantajlar:

• Kutudan çıkar çıkmaz, auto oluşturulan insan benzeri başlıklar ve TLS parmak izleri, proxy rotasyonu ve oturum yönetimi gibi engelleme karşıtı araçlar içerir.
• Hem HTTP hem de tarayıcı tabanlı kazıyıcıları destekleyen tip ipuçlu bir API sunar.

Sınırlamalar: Yerleşik markdown/LLM'ye hazır çıktı yok.

Scrapy

Dil: Python | Lisans: BSD

Scrapy 2.14.1'in piyasaya sürülmesiyle, framework yerel async/await standartlarını tamamen benimsedi. Araç, HTML/XML ayrıştırmak için lxml'i sarmalayan bir Selector API sağlar.

Eski sürümler karmaşık kurulumlar gerektirirken, Scrapy artık Playwright ile entegre oluyor ve bu da JavaScript render etmeyi framework için modern standart haline getiriyor.

Avantajlar:

• İstekleri/yanıtları örümcekler, ara yazılımlar ve pipeline'lar aracılığıyla değiştirir
• Geniş eklenti ekosistemi (scrapy-playwright, scrapy-splash ve daha fazlası)

Sınırlamalar: Yeni başlayanlar için daha dik öğrenme eğrisi. JavaScript desteği ek kurulum gerektirir.

Apache Nutch

Dil: Java | Lisans: Apache 2.0

Apache Nutch, kurumsal ölçekte dağıtılmış web taraması için referans uygulamadır. Nutch, Hadoop MapReduce aracılığıyla toplu işleme ve dağıtılmış tarama konusunda üstündür.

Avantajlar:

• Tarama ve ölçekte veri işleme için Apache Hadoop'un MapReduce framework'ünü kullanır.
• Modüler bir eklenti sistemi üzerine kurulmuştur (örneğin, ayrıştırma için Tika, indeksleme için Solr/Elasticsearch).
• Geniş bir içerik türü yelpazesini işler (HTML, XML, PDF'ler, Office formatları ve RSS beslemeleri).

Sınırlamalar: Karmaşık kurulum; Java tabanlı; önemli altyapı gereksinimleri.

Heritrix

Dil: Java | Lisans: Apache 2.0

Heritrix, öncelikle web arşivleme için kullanılan arşiv kalitesinde bir web kazıyıcıdır. Site anlık görüntülerini ARC ve ardılı gibi standartlaştırılmış formatlarda döndürür, hem HTTP başlıklarını hem de tam yanıtları korur ve bunları büyük, gruplandırılmış dosyalarda depolar.

Avantajlar:

• ARC/WARC formatlarında arşiv kalitesinde çıktı
• Web kullanıcı arayüzü veya CLI aracılığıyla esnek yönetim

Sınırlamalar: LLM için doğal değil. Arşivci olmayanlar için dik öğrenme eğrisi.

Node Crawler

Dil: Node.js | Lisans: MIT

Node Crawler, sunucu tarafında ayrıştırma için varsayılan olarak Cheerio kullanır. Yapılandırılabilir eşzamanlılık, yeniden denemeler, hız sınırlama ve öncelik tabanlı istek kuyruğu destekler.

Avantajlar:

• Yapılandırılabilir eşzamanlılık, yeniden denemeler, hız sınırlama ve öncelik tabanlı istek kuyruğunu destekler.
• Yerleşik karakter seti algılama, varsayılan UTF-8, otomatik dönüştürme ve dayanıklılık için yeniden deneme mantığı içerir.

Sınırlamalar: JavaScript render etme yok; yalnızca statik içerik. LLM'ye hazır değil.

Nokogiri

Dil: Ruby | Lisans: MIT

Nokogiri, Ruby ekosisteminde, yerel C tabanlı ayrıştırıcıların performansını kullanıcı dostu bir API ile birleştiren bir HTML ve XML ayrıştırma kütüphanesidir. Sistem birden çok ayrıştırma modu sunar:

• Bellek içi belge işleme için DOM ayrıştırıcı
• Büyük belgeler için SAX (akış) ayrıştırıcı
• Programatik olarak XML/HTML oluşturmak için Builder DSL, ayrıca XSLT ve XML şema doğrulama desteği.

Avantajlar:

• Hem CSS3 seçicileri hem de XPath 1.0 ifadelerini kullanarak belge gezinmesini ve sorgulamayı destekler.
• Hatalı biçimlendirmeyi işler, akışı (SAX) destekler ve kullanıcıların bir DSL aracılığıyla XML/HTML oluşturmasına olanak tanır.

Sınırlamalar: Bir ayrıştırma kütüphanesidir, tam bir kazıyıcı değil. LLM için doğal değil.

StormCrawler

Dil: Java | Lisans: Apache 2.0 (Haziran 2025'ten beri Apache Üst Düzey Projesi)

İstek-yanıt döngüsü yerine, StormCrawler Storm topolojilerini (işleme bileşenlerinin yönlendirilmiş döngüsüz grafikleri (DAG'ler)) kullanır. Araç, kullanıcıların URL kaynaklarını, ayrıştırıcıları ve depolamayı değiştirmesine veya özelleştirmesine olanak tanır. Java ve Apache Storm bilgisi gerektirir.

Avantajlar:

• Hangi URL'lerin taranacağını kontrol etmek için regex tabanlı veya özel filtreler sunar.
• HTTPS, cookies ve sıkıştırma desteği.
• Sayfaları toplu işler yerine sürekli olarak getirir ve işler.
• Tarama ilerlemesini izler ve yeniden taramaları planlar.

Sınırlamalar: Java ve Apache Storm bilgisi gerektirir.

Portia

Portia, kullanıcıların tek bir satır kod yazmadan web kazıyıcıları oluşturmasını sağlayan tarayıcı tabanlı bir araçtır. Sezgisel sayfa açıklamaları aracılığıyla görsel veri çıkarmaya olanak tanımak için tasarlanmıştır. Portia, kendi kendine barındırma için Docker veya Vagrant aracılığıyla da dağıtılabilir.

Avantajlar:

• Toplamak istediğiniz öğelere tıklayarak bir örnek sayfayı açıkladığınızda, araç yapıyı öğrenir ve otomatik olarak benzer sayfalara uygular.
• Sonsuz döngüleri önlemek için varsayılan olarak bir saat içinde 200'den az öğe kazınırsa taramayı durdurur.
• Giriş gereksinimlerini yapılandırır veya Splash ile JavaScript render etmeyi etkinleştirir.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

SSS'ler

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{En İyi 10 Açık Kaynak Web Kazıyıcı LLM & Yapay Zeka için}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/open-source-web-crawler}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 1 Temmuz 2026}
}

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder