Extract Summit Local-Chapter Spain

Conectando a entusiastas del web scraping y sus historias en toda España.

Madrid

Extract Summit:
Local-Chapter Spain!

Durante los últimos 7 años, Extract Summit ha presentado historias de creatividad y resolución de problemas en el escenario global. El año pasado, en el Extract Summit 2024 en Austin, vimos cómo desarrolladores de todo el mundo exploran nuevas fronteras en la extracción de datos web, desarrollando soluciones innovadoras frente a una web cada vez más compleja.

Desde casos de uso relevantes como el seguimiento de datos climáticos y técnicas avanzadas de extracción web basadas en inteligencia artificial, hasta sistemas que combinan múltiples agentes de IA, infraestructuras proxy modernas, flujos de trabajo que optimizan HTML para su posterior procesamiento con LLMs y métodos éticos que respetan la integridad de los sitios web y la privacidad de los datos, la innovación fue protagonista.

Creemos que estas historias de creatividad y resolución de problemas no están limitadas a un solo lugar y, por ende, tampoco deberían limitarse a un solo evento como Extract Summit. Por eso, estamos creando comunidades locales en ciudades alrededor del mundo, espacios donde desarrolladores dedicados al web scraping pueden reunirse regularmente, compartir conocimiento y resolver retos juntos.

¿Por qué unirte?

Comparte tu historia y aporta valor a tu comunidad.

Siempre es enriquecedor compartir conocimiento en tu idioma, colaborar en soluciones significativas y fortalecer tu mercado local. Conectarte con otras personas y empresas que enfrentan desafíos similares puede ayudarte a superar obstáculos, algo fundamental en el mundo del web scraping.

25 de abril de 2025 | Madrid

Local Chapter Spain

09:30 - 10:00

Inscripción e Inauguración

10:10 - 10:45

Uso de Large Language Models (LLMs) en web scraping y extracción de datos

Iván Sánchez | Científico de datos en Zyte

Esta charla explora cómo aprovechar los Large Language Models (LLMs) para facilitar las tareas de web scraping y extracción de datos. Se presentarán métodos prácticos para la generación automática de código con LLMs para tareas de web scraping, reduciendo considerablemente el esfuerzo manual. También veremos técnicas de generación dinámica de prompts basadas en el feedback de ejecución de código, mostrando cómo mejorar el código generado de forma iterativa y automática. Además, se comparará la generación de código para web scraping con el uso directo de LLMs para extraer datos estructurados. así como estrategias de fine-tuning de modelos abiertos para necesidades específicas en extracción de datos.

10:50 - 11:10

Scraping en tiempo real para agentes inteligentes con arquitectura esca

Federico Zaiter | Cofundador e Ingeniero de IA/MLOps en Sagitta

Federico Zaiter presenta una solución de web scraping en tiempo real que alimenta a un agente de IA con datos actualizados al momento de responder. La arquitectura utiliza el ecosistema de Scrapy para construir un servicio con capacidad de escalar bajo demanda. Incluye el uso de Zyte API para evitar bloqueos y renderizar contenido dinámico, y se apoya en buenas prácticas de desarrollo para garantizar su extensibilidad y mantenimiento.

Ubicación