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大规模AI数据收集指南

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大型语言模型（LLMs）默认是愚蠢的。是什么让一个模型比另一个更聪明，几乎总是归结为其训练所使用的数据质量和数量。而且不仅仅是任何数据——而是新鲜、相关且多样化的数据。如果你想构建一个能理解现实世界的模型，你需要真实的现实世界信息。而唯一能大批量获取这些信息的地方就是网络。

但这里有个问题：从网络上获取高质量的大规模公开数据并不像写一个简单的脚本或发送几个API调用那样简单。这些方法确实有帮助，但在我的经验中，它们通常不够。如果你想要大规模的数据，你就需要大规模地抓取。

在这篇文章中，我将带你了解如何使用网络爬虫来收集大规模、适合AI的数据，而无需从零开始构建一个爬虫引擎。

让我们开始吧。

1、收集AI级网络数据需要什么？

并不是所有的数据都有用，当然也不是所有数据都适合AI。

如果你曾经尝试过将未经结构化的数据（原始HTML）输入到模型中，你就会明白我的意思。你真正想要的是结构化、一致、高信号的数据。而你经常得到的是CSV或JSON文件中的未经结构化的数据。

从网络上收集真正的AI级数据实际上需要以下几点：

1.1 可扩展的大量数据

我们说的是从多个站点、类别和语言中抓取数万甚至数百万个示例。这不是你可以通过单个脚本完成的事情。你需要能够处理大规模任务的基础设施或工具，能够并行化请求，并且不会因为页面布局的变化而频繁崩溃。

1.2 从无序来源中提取结构

网络数据本质上是无序的。你有HTML、CSS、内联JavaScript、动态内容加载以及不一致的格式。要提取正确的元素——无论是产品描述、时间戳还是用户评论——都需要一个理解上下文并且能够在结构变化时适应的爬取设置。否则，你会花更多的时间在清理数据上而不是收集数据。

1.3 数据集的一致性

在AI中，垃圾输入=垃圾输出。如果你从十个来源抓取数据并得到十种不同的格式，最终你会手动进行规范化处理。你知道会发生什么吗？这会引入更多的错误。你想要的是标准化、统一的数据，理想情况下越接近模型就绪越好。

一些爬取平台（我们会提到）通过返回预结构化的输出来解决这个问题——干净的JSON，没有多余的杂项。这大大减少了你的后处理时间，并让你专注于模型训练，而不是修复数据。

1.4 突破反机器人墙

你不是唯一一个想抓取的人。网站知道这一点。所以他们会设置各种反机器人防御措施：CAPTCHA、IP封锁、速率限制、无头浏览器检测等。如果你的工具或管道无法应对这些，你会花很多时间调试403错误并调整头部信息。

1.5 长期稳定性

一次性抓取对于测试来说很好，但生产级别的AI模型需要定期运行的管道。每天、每周、每月——取决于你的使用场景。所以你的爬虫不能只工作一次；它需要每次都工作。这意味着监控、重试逻辑、失败处理以及不会一夜之间突然改变形状的结构化输出。

收集AI级数据不仅是爬取的问题，也是工程问题，更是纪律问题。这不是简单地从互联网上拉取随机文本；而是建立一个你可以信任的管道，为你的模型提供真正改善性能的数据。

如果你想让模型学得更好、推理得更好、预测得更好，这就是起点。

2、如何规模化抓取AI数据而不重新发明轮子

当你在处理AI流水线时，获取数据是第一步。真正的问题不是“你能否”从网络上抓取数据，而是“如何”以规模化的方式做到这一点，同时不破坏你的基础设施或浪费时间在维护上。

我见过团队花费数月时间构建内部爬虫，结果却陷入IP封锁、选择器损坏或网站每两周更改一次布局的困境。相信我，你不希望成为那样的团队。如果你认真考虑获取大规模、清洁的数据集，这里确实有解决方案。

2.1 抓取API（适用于想要控制的工程师）

对于喜欢编程的人来说，抓取API是首选。你只需向其发送URL和一组参数，它就会返回结构化的数据，通常是干净的JSON。你跳过了浏览器自动化、代理头疼以及HTML解析的混乱。

为什么它有效：

  • 内置了代理轮换。
  • 自动处理反机器人机制。
  • 动态页面？处理好了。
  • 输出结构化且可预测。

例如，Bright Data 提供专用的网络爬虫API，允许你在不管理任何复杂部分的情况下，从超过120个热门域名中大规模抓取新鲜、结构化的网络数据。你保持对逻辑的控制，而让别人处理基础设施。

当你登录Bright Data仪表板时，你会找到网络爬虫选项卡，其中包含来自不同平台的爬虫库。

每个平台都有特定的爬虫。例如，LinkedIn目前有11个爬虫，其中一些是：

  • LinkedIn个人资料 - 按URL收集
  • LinkedIn个人资料 - 按名称发现
  • LinkedIn公司信息 - 按URL收集
  • LinkedIn职位列表信息 - 按URL收集

点击每个爬虫会给你两个选择：使用爬虫API或无代码爬虫。爬虫API为你提供不同语言的代码，你可以在仪表板上运行或将其复制到你的脚本中。

API非常适合正在构建数据管道的团队。它返回干净的JSON，处理动态页面，轮换代理，并自动适应反机器人机制，抽象掉了网络爬取中最复杂的部分。

抓取请求是异步处理的。当你提交请求时，系统会在后台开始处理作业，并立即返回快照ID。一旦作业完成，你可以使用此ID方便地通过API检索结果。

或者，你可以配置API自动将数据交付到外部存储目的地，如S3桶或Azure Blob Storage。这对于大规模作业或与自动化数据工作流集成的团队特别有用。

使用此功能的情况：

  • 你正在将抓取集成到后端或ML管道中。
  • 你需要可重复、可扩展的任务。
  • 你想要与下游任务兼容的干净数据。

2.2 无代码可视化抓取（适用于需要速度的团队）

当需要快速行动且不想编写样板代码时，可视化爬虫是一个快速、稳定且完美的选择。

你打开仪表板，粘贴你想从中抓取数据的网站URL，点击“开始收集”，工具会处理一切，从绕过CAPTCHA、重试到清理数据。

现代平台甚至允许您以任何格式存储清理和结构化的数据，或将其直接传送到您喜欢的云存储服务。

当您：

  • 希望立即获得结果，而不是等待两周的冲刺。
  • 正在与跨职能团队合作。
  • 不想再接触XPath时，

可以使用这个无代码选项。

2.3 预结构化的数据集（常常被忽略的捷径）

并非每次都需要从头开始抓取。某些平台提供现成的数据集，适用于高价值垂直领域，例如招聘信息、电子商务列表、金融数据等。

这些并不是随机的CSV文件转储，它们是清理过的、去重的、标准化的，并且定期更新。换句话说，AI就绪。

这种途径在以下情况下可以节省大量时间：

  • 您需要快速获取数据
  • 您的用例匹配常见的垂直领域。
  • 您更愿意花时间训练模型而不是解析噪音。

虽然这些数据集并不适合每个项目，但当它们适用时，可以将您的开发时间缩短到接近零。

3、智能抓取 = 更好的AI模型

归根结底，您的AI模型的好坏取决于您输入的数据。如果您的数据过时、混乱或不相关，您的模型也会反映出这一点：垃圾进，垃圾出。

这就是为什么抓取不是可选的。但这不仅仅是从网络上获取任何和所有内容。如果您想要一个性能优异的AI模型，就需要以正确的规模、正确的结构抓取正确的数据。

关键是：您不需要重新发明轮子来实现这一点。

通过使用正确的工具（抓取API、无代码抓取器和预构建的数据集），您可以跳过传统抓取带来的头痛问题，专注于构建AI模型的其他部分。

原文链接：How to Use Web Scrapers for Large-Scale AI Data Collection

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