大语言模型的 “智慧” 很大程度上依赖于其训练数据的质量和数量。想要打造一个能够理解真实世界的模型，就必须获取来自真实世界的信息，而互联网无疑是海量数据的主要来源。本文将深入探讨如何利用网络爬虫收集大规模、适用于 AI 训练的数据，为人工智能模型的训练筑牢坚实基础。
收集 AI 级网络数据的关键要素
并非所有数据都对 AI 有用，收集真正的 AI 级数据需要满足多方面的严格要求。
- 大规模数据量收集 AI 级数据意味着要从多个网站、不同类别和多种语言中抓取成千上万甚至数百万条数据示例。这远远超出了单个脚本的处理能力，需要具备能够处理大规模任务、实现请求并行化且能适应页面布局变化的基础设施或工具。例如，在训练一个通用的语言模型时，可能需要抓取来自新闻网站、社交媒体、学术论文等多领域的海量文本数据，涵盖不同的主题、语言风格和表达方式，以确保模型具备广泛的知识和语言理解能力。
- 从非结构化数据中提取结构化信息网络数据本质上是原始的，包含 HTML、CSS、内联 JavaScript、动态内容加载和不一致的格式。要提取出正确的元素，如产品描述、时间戳或用户评论等，就需要一个能够理解上下文并在结构发生变化时自适应的爬虫设置。以电商网站数据抓取为例，产品页面的布局可能因商家自定义而各不相同，爬虫需要准确识别不同页面中产品名称、价格、评价等关键信息所在位置，并将其转化为结构化数据，否则后续的数据清洗工作将耗费大量时间和精力。
- 数据集的一致性在 AI 领域，“垃圾进，垃圾出” 是一个重要原则。如果从十个不同来源抓取的数据呈现出十种不同的格式，就需要手动进行规范化处理，而这往往会引入更多错误。理想情况下，我们需要标准化、统一的数据，尽可能接近模型可直接使用的格式。比如，在训练情感分析模型时，不同来源的用户评论数据在格式、语言风格上可能差异巨大，若不进行统一处理，会严重影响模型训练效果。
- 突破反爬虫机制众多人都试图从网站抓取数据，网站自然会采取各种反爬虫防御措施，如验证码、IP 封锁、速率限制、无头浏览器检测等。如果爬虫工具或管道无法应对这些限制，就会频繁遇到 403 错误，需要花费大量时间调试和调整请求头信息。以热门新闻网站为例，为防止数据被恶意抓取，会设置严格的反爬虫策略，爬虫必须巧妙绕过这些机制才能顺利获取数据。
- 长期稳定性一次性的抓取对于测试可能有一定帮助，但生产环境中的 AI 模型需要能够按计划运行的管道。无论是每天、每周还是每月运行，爬虫都必须保证每次都能正常工作，这就要求具备监控、重试逻辑、故障处理能力，并且输出结构稳定，不会在一夜之间发生变化。例如，用于实时推荐系统的 AI 模型，需要定期抓取最新的商品数据和用户行为数据，若爬虫不稳定，将导致推荐结果滞后或不准确，影响用户体验和业务运营。
高效抓取大规模 AI 数据的方法
在构建 AI 管道时，获取数据是关键的第一步。那么，如何在不耗费大量资源搭建基础设施和进行维护的情况下大规模抓取数据呢？以下几种方法可以帮助我们高效地实现这一目标。
- 使用爬虫 API（适用于追求可控性的工程师）对于喜欢编程的开发人员来说，爬虫 API 是理想之选。只需向 API 发送 URL 和一组参数，就可以获得结构化数据，通常是整洁的 JSON 格式。这种方式避免了浏览器自动化、代理设置的麻烦以及 HTML 解析的混乱。以 Bright Data 为例(https://brightdata.com/)，它提供专门的网络爬虫 API，允许用户从超过 120 个流行域名大规模抓取新鲜、结构化的网络数据，而无需处理那些繁琐的细节。在使用 Bright Data 的爬虫 API 时，用户登录到其仪表盘后，在网络爬虫选项卡中可以找到针对不同平台的各种爬虫库。以 LinkedIn 为例，有多个专门的爬虫，如通过 URL 收集领英个人资料、通过姓名搜索领英个人资料、通过 URL 收集领英公司信息、通过 URL 收集领英职位列表信息等。点击每个爬虫，用户可以选择使用爬虫 API 或无代码爬虫。爬虫 API 提供多种语言的代码，用户可以在仪表盘上运行或复制到自己的脚本中。该 API 非常适合构建数据管道的团队，它返回干净的 JSON 数据，能够处理动态页面，自动轮换代理，并能自适应反爬虫机制，将网络爬虫中最复杂的部分进行了抽象处理。此外，抓取请求是异步处理的，提交请求后，系统会在后台开始处理任务并立即返回一个快照 ID，任务完成后，用户可以使用该 ID 通过 API 方便地获取结果。用户还可以配置 API，将数据自动传输到外部存储目的地，如 S3 存储桶或 Azure Blob 存储，这对于大规模任务或需要集成自动化数据工作流的团队尤为有用。
- 无代码可视化爬虫（适用于追求速度的团队）当团队需要快速获取数据而又不想编写繁琐的代码时，可视化爬虫是一个快速、稳定且完美的选择。用户只需打开一个仪表盘，粘贴想要抓取数据的网站 URL，点击 “开始收集”，工具就会自动处理从绕过验证码、重试到数据清洗的所有工作。现代的可视化爬虫平台甚至允许用户将清洗和结构化后的数据存储为任何格式，或者直接将其传输到首选的云存储服务中。例如，在市场调研项目中，团队需要快速收集竞争对手的产品信息、价格变化等数据，使用无代码可视化爬虫可以在短时间内完成数据收集和整理，为决策提供及时支持。如果团队希望快速获得结果，而不是花费两周时间进行开发；或者团队成员来自不同职能部门，技术能力参差不齐；又或者不想再接触 XPath 等复杂的技术，那么无代码可视化爬虫就是最佳选择。
- 利用预结构化数据集（常被忽视的捷径）并非所有数据都需要从头开始抓取。一些平台提供适用于高价值领域的即用型数据集，如招聘信息、电商列表、金融数据等。这些数据集并非随意拼凑的 CSV 文件，而是经过清洗、去重、规范化处理且定期更新的，也就是说，它们已经是适合 AI 训练的格式。在紧急需要数据的情况下，例如在进行短期的市场趋势分析时，预结构化数据集可以迅速提供所需数据；当项目的应用场景与这些常见领域匹配时，使用预结构化数据集能大幅节省开发时间；对于那些更愿意将时间花在模型训练而不是数据解析上的团队，预结构化数据集也是非常好的选择。虽然这些数据集可能并不适用于每个项目，但一旦适用，就可以将开发时间缩短到几乎为零。
智能抓取数据对 AI 模型的重要性
归根结底，AI 模型的性能取决于所输入的数据质量。如果数据陈旧、杂乱或不相关，模型的表现也会不尽如人意，正所谓 “输入垃圾，输出垃圾”。因此，数据抓取对于 AI 模型训练至关重要，而且这不仅仅是简单地从网络上抓取任何数据，而是要以正确的规模、合适的结构抓取正确的数据，这样才能训练出性能卓越的 AI 模型。通过使用合适的工具，如爬虫 API、无代码爬虫和预构建数据集，可以避免传统爬虫带来的诸多麻烦，将更多精力集中在 AI 模型构建的其他关键环节上。在实际应用中，无论是图像识别、语音识别还是自然语言处理等领域的 AI 模型，都离不开高质量数据的支撑。以图像识别模型为例，若训练数据中图像的标注不准确、图像质量参差不齐，模型在识别新图像时就会出现错误判断。而通过智能抓取数据，能够确保模型训练数据的准确性和一致性，从而提升模型的泛化能力和准确性。
