SyncCrawl™
자연어 지능형 크롤링 시스템
지능적인 웹 콘텐츠 수집과 RAG 기반 지식 구축을 위한 차세대 솔루션
SyncCrawl이란?
SyncCrawl은 Java 기반의 선도적인 AI 프레임워크인 LangChain4j와 지능형 웹 자동화 도구 Playwright MCP (Model Context Protocol)를 통합하여 구축된 자연어 기반 통합 크롤링 시스템입니다.
본 시스템은 사용자의 복잡한 데이터 수집 및 분석 명령을 자연어로 해석하고, 수집된 데이터를 즉시 기업의 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 지식 기반으로 변환하여 신뢰도 높은 질의응답 시스템을 구축하도록 설계되었습니다.
핵심 기술 스택
  • LangChain4j Agent 기반 자연어 처리
  • Playwright MCP 웹 자동화
  • RAG 기술을 통한 지식 기반 구축
  • Spring Boot 서버 아키텍처
해결하는 두 가지 핵심 과제
다양한 웹 환경 대응
500개 이상의 크롤링 대상 사이트처럼 UI/UX가 상이하거나 동적 로딩이 많은 복잡한 웹 환경에서도 안정적인 데이터 수집을 보장합니다.
웹 구조 변경 시 발생하는 추가적인 개발 노력(Effort)을 최소화하여 운영 효율성을 극대화합니다.
데이터 활용 극대화
단순히 데이터를 수집하는 것을 넘어, LLM (대형언어모델)이 상상(Hallucination)하지 않고 실제 수집된 문서를 기반으로 정확하고 맥락 있는 답변을 생성합니다.
RAG 기술을 통해 지식 기반을 구축하여 시맨틱 검색을 실현합니다.
지능형 파이프라인 아키텍처
SyncCrawl은 Spring Boot 기반의 서버 컴포넌트(LangChain4j Agent)를 중심으로, 크롤링부터 데이터 처리, RAG 구축까지의 전 과정을 자동화합니다.
자연어 명령
사용자 요청 해석
지능형 크롤링
Playwright MCP 실행
데이터 처리
Chunking & Embedding
RAG 저장
Vector DB 구축
질의응답
맥락 기반 답변
자연어 명령 해석 및 크롤링 실행
1. 자연어 명령 해석
사용자가 "네이버에서 AI 관련 기사를 찾아 요약해줘"와 같은 자연어 요청을 입력하면, LangChain4j Agent가 이를 분석하여 '웹 크롤링' 및 '요약'과 같은 의도를 파악합니다.
2. 지능형 크롤링
Agent는 파악된 의도에 따라 웹 자동화 Tool인 Playwright MCP를 호출합니다. Playwright MCP는 텍스트 기반 접근성 데이터를 활용하여 LLM이 웹 페이지 요소에 접근하고 상호 작용하도록 돕습니다.
이는 다양한 사이트의 복잡한 UI/UX에 대응하고, 적응형 크롤링 전략 및 자동화된 선택자 재학습 루프를 통해 웹 구조 변경에 유연하게 대응합니다.
3. 데이터 수집
Playwright는 Chromium, Firefox, WebKit 등 다양한 브라우저를 지원하며 웹 페이지와 상호 작용하여 HTML 콘텐츠를 수집합니다.
데이터 처리 및 RAG 저장소 구축
수집된 HTML 콘텐츠는 LangChain4j의 RAG 구성 요소를 활용하여 벡터 데이터베이스(Vector DB)에 저장되어 검색 가능하도록 준비됩니다.
01
문서 분리 (Chunking)
수집된 대규모 HTML 콘텐츠는 DocumentSplitter (예: 재귀 분리 방식)를 사용하여 의미 있는 작은 단위인 Chunk로 분리됩니다. 이는 유의미한 검색 결과를 도출하기 위해 필수적인 단계입니다.
02
임베딩 생성 (Embedding)
분리된 Chunk들은 EmbeddingModel을 사용하여 고차원 벡터(임베딩)로 변환됩니다. 한국어 데이터의 경우, 한국어 특화 모델을 HuggingFaceEmbeddingModel을 통해 활용하여 임베딩 품질을 높일 수 있습니다.
03
벡터 저장
생성된 벡터들은 EmbeddingStore (예: InMemoryEmbeddingStore 또는 영속성을 위한 Vector DB, 예: Weaviate, FAISS, Qdrant)에 저장됩니다.
RAG 기반 질의응답
시맨틱 검색의 구현
검색 (Retrieval)
사용자가 저장된 문서에 대해 자연어로 질문하면, Retriever가 질문을 임베딩하고 EmbeddingStore에서 가장 유사한 문서 Chunk를 검색합니다.
응답 생성 (Generation)
검색된 관련 문서들은 LLM (예: GPT-4)의 프롬프트에 '컨텍스트'로 주입됩니다.
ConversationalRetrievalAgent가 이 전체 RAG 흐름을 담당하며, LLM은 이 컨텍스트와 질문을 기반으로 정확하고 신뢰성 높은 답변을 생성하여 사용자에게 제공합니다.
주요 기능 영역
지능형 크롤링
자연어 명령 처리, 동적 웹 상호작용, 적응형 크롤링 전략
RAG 지식 구축
문서 분리, 임베딩 생성, 벡터 저장소 연동, 맥락 기반 질의응답
시스템 관리
크롤링 설정 UI, 크로스 플랫폼 지원, 실시간 모니터링, 대화형 설정
I. 지능형 크롤링 기능
자연어 기반 명령 처리
사용자 요청 (크롤링, 요약 등)의 의도를 파악하고 Tool 호출을 자동화합니다.
기술: LangChain4j Agent, Tool
동적 웹 상호작용
Playwright를 이용한 다중 브라우저 지원 (Chromium, Firefox, WebKit) 및 네트워크 제어를 제공합니다.
기술: Playwright
적응형 크롤링
웹사이트 UI/UX 변경에 유연하게 대응하며, 복잡한 사이트(500개 이상)의 크롤링 규칙을 공통화하여 적용합니다.
기술: Playwright MCP, 자동화된 선택자 재학습 루프
II. RAG 기반 지식 구축 기능
1
문서 분리 및 임베딩
수집된 HTML 콘텐츠를 의미 있는 Chunk로 분리하고 벡터로 변환합니다. 한국어 데이터를 위한 모델을 지원합니다.
기술 구성: DocumentSplitter, EmbeddingModel
2
벡터 저장소 연동
임베딩된 데이터를 영속적으로 저장하고 관리합니다. FAISS, Qdrant, Weaviate 등 다양한 Vector DB로 확장 가능합니다.
기술 구성: EmbeddingStore, Vector DB 클러스터
3
맥락 기반 질의응답
LLM이 저장된 문서를 검색하여 컨텍스트 기반으로 정확한 답변을 생성합니다.
기술 구성: Retriever, ConversationalRetrievalAgent
III. 시스템 관리 및 운영 기능
크롤링 설정 관리 UI
크롤링 대상 URL, 규칙(CSS Selector), 데이터 추출 패턴, 스케줄링 등을 시각적으로 설정할 수 있습니다.
기술: Quasar + Electron 데스크톱 앱
크로스 플랫폼 UI
하나의 코드베이스로 데스크톱(Electron), 웹, 모바일 앱을 개발하여 확장성을 확보합니다.
기술: Quasar Framework
실시간 모니터링
서버에서 진행 중인 크롤링 작업 상태, 성공/실패 여부, 데이터 수집량 등을 표시하는 대시보드를 제공합니다.
기술: Spring REST API 연동
대화형 설정 및 메모리
크롤링 규칙 설정 시 대화의 의도를 분석하고, 사용자별 대화 히스토리 및 상호작용 이력을 관리합니다.
기술: NLP 의도 분석, LangChain4j Memory (Redis 기반 가능)
통합 아키텍처
SyncCrawl 시스템은 백엔드 서버와 프론트엔드/관리 UI의 통합 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다.
백엔드
  • Spring Boot
  • LangChain4j
  • Playwright MCP
  • Vector DB
프론트엔드
  • Quasar Framework
  • Electron
  • REST API 연동
  • 실시간 대시보드
AI 레이어
  • LLM (멀티 LLM)
  • RAG 엔진
  • Agent 시스템
핵심 경쟁력
운영 효율성
500개 이상의 다양한 웹사이트에 대응하면서도 웹 구조 변경 시 추가 개발 노력을 최소화합니다.
정확성 보장
LLM의 Hallucination을 방지하고 실제 수집된 문서 기반의 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다.
한국어 최적화
한국어 콘텐츠에 대한 높은 품질의 임베딩과 검색을 실현합니다.
확장성
다양한 Vector DB 지원과 크로스 플랫폼 UI로 기업의 성장에 맞춰 유연하게 확장 가능합니다.
SyncCrawl의 차별화된 가치
기존 크롤링 시스템과의 차이
1
자연어 인터페이스
복잡한 코딩 없이 자연어로 크롤링 명령을 내릴 수 있어 비개발자도 쉽게 사용 가능합니다.
2
자동 적응 시스템
웹사이트 변경에 자동으로 대응하여 유지보수 비용을 획기적으로 절감합니다.
3
즉시 활용 가능한 지식
수집된 데이터가 즉시 RAG 지식 기반으로 변환되어 바로 질의응답에 활용됩니다.
4
엔터프라이즈급 안정성
Spring Boot 기반의 견고한 아키텍처와 실시간 모니터링으로 안정적인 운영을 보장합니다.
SyncCrawl과 함께하는 미래
지능형 웹 크롤링과 RAG 기반 지식 구축의 새로운 표준
500+
지원 사이트
다양한 UI/UX를 가진 웹사이트 대응
0
Hallucination
실제 문서 기반 정확한 답변
3
플랫폼
데스크톱, 웹, 모바일 지원
SyncCrawl은 단순한 크롤링 도구를 넘어, 기업의 지식 자산을 구축하고 활용하는 지능형 통합 플랫폼입니다.