大語言模型的 “智慧” 很大程度上依賴于其訓練數據的質量和數量。想要打造一個能夠理解真實世界的模型，就必須獲取來自真實世界的信息，而互聯網無疑是海量數據的主要來源。本文將深入探討如何利用網絡爬蟲收集大規模、適用于 AI 訓練的數據，為人工智能模型的訓練筑牢堅實基礎。

收集 AI 級網絡數據的關鍵要素

并非所有數據都對 AI 有用，收集真正的 AI 級數據需要滿足多方面的嚴格要求。

1. 大規模數據量收集 AI 級數據意味著要從多個網站、不同類別和多種語言中抓取成千上萬甚至數百萬條數據示例。這遠遠超出了單個腳本的處理能力，需要具備能夠處理大規模任務、實現請求并行化且能適應頁面布局變化的基礎設施或工具。例如，在訓練一個通用的語言模型時，可能需要抓取來自新聞網站、社交媒體、學術論文等多領域的海量文本數據，涵蓋不同的主題、語言風格和表達方式，以確保模型具備廣泛的知識和語言理解能力。
2. 從非結構化數據中提取結構化信息網絡數據本質上是原始的，包含 HTML、CSS、內聯 JavaScript、動態內容加載和不一致的格式。要提取出正確的元素，如產品描述、時間戳或用戶評論等，就需要一個能夠理解上下文并在結構發生變化時自適應的爬蟲設置。以電商網站數據抓取為例，產品頁面的布局可能因商家自定義而各不相同，爬蟲需要準確識別不同頁面中產品名稱、價格、評價等關鍵信息所在位置，并將其轉化為結構化數據，否則后續的數據清洗工作將耗費大量時間和精力。
3. 數據集的一致性在 AI 領域，“垃圾進，垃圾出” 是一個重要原則。如果從十個不同來源抓取的數據呈現出十種不同的格式，就需要手動進行規范化處理，而這往往會引入更多錯誤。理想情況下，我們需要標準化、統一的數據，盡可能接近模型可直接使用的格式。比如，在訓練情感分析模型時，不同來源的用戶評論數據在格式、語言風格上可能差異巨大，若不進行統一處理，會嚴重影響模型訓練效果。
4. 突破反爬蟲機制眾多人都試圖從網站抓取數據，網站自然會采取各種反爬蟲防御措施，如驗證碼、IP 封鎖、速率限制、無頭瀏覽器檢測等。如果爬蟲工具或管道無法應對這些限制，就會頻繁遇到 403 錯誤，需要花費大量時間調試和調整請求頭信息。以熱門新聞網站為例，為防止數據被惡意抓取，會設置嚴格的反爬蟲策略，爬蟲必須巧妙繞過這些機制才能順利獲取數據。
5. 長期穩定性一次性的抓取對于測試可能有一定幫助，但生產環境中的 AI 模型需要能夠按計劃運行的管道。無論是每天、每周還是每月運行，爬蟲都必須保證每次都能正常工作，這就要求具備監控、重試邏輯、故障處理能力，并且輸出結構穩定，不會在一夜之間發生變化。例如，用于實時推薦系統的 AI 模型，需要定期抓取最新的商品數據和用戶行為數據，若爬蟲不穩定，將導致推薦結果滯后或不準確，影響用戶體驗和業務運營。

高效抓取大規模 AI 數據的方法

在構建 AI 管道時，獲取數據是關鍵的第一步。那么，如何在不耗費大量資源搭建基礎設施和進行維護的情況下大規模抓取數據呢？以下幾種方法可以幫助我們高效地實現這一目標。

1. 使用爬蟲 API（適用于追求可控性的工程師）對于喜歡編程的開發人員來說，爬蟲 API 是理想之選。只需向 API 發送 URL 和一組參數，就可以獲得結構化數據，通常是整潔的 JSON 格式。這種方式避免了瀏覽器自動化、代理設置的麻煩以及 HTML 解析的混亂。以 Bright Data 為例(https://brightdata.com/)，它提供專門的網絡爬蟲 API，允許用戶從超過 120 個流行域名大規模抓取新鮮、結構化的網絡數據，而無需處理那些繁瑣的細節。在使用 Bright Data 的爬蟲 API 時，用戶登錄到其儀表盤后，在網絡爬蟲選項卡中可以找到針對不同平臺的各種爬蟲庫。以 LinkedIn 為例，有多個專門的爬蟲，如通過 URL 收集領英個人資料、通過姓名搜索領英個人資料、通過 URL 收集領英公司信息、通過 URL 收集領英職位列表信息等。點擊每個爬蟲，用戶可以選擇使用爬蟲 API 或無代碼爬蟲。爬蟲 API 提供多種語言的代碼，用戶可以在儀表盤上運行或復制到自己的腳本中。該 API 非常適合構建數據管道的團隊，它返回干凈的 JSON 數據，能夠處理動態頁面，自動輪換代理，并能自適應反爬蟲機制，將網絡爬蟲中最復雜的部分進行了抽象處理。此外，抓取請求是異步處理的，提交請求后，系統會在后臺開始處理任務并立即返回一個快照 ID，任務完成后，用戶可以使用該 ID 通過 API 方便地獲取結果。用戶還可以配置 API，將數據自動傳輸到外部存儲目的地，如 S3 存儲桶或 Azure Blob 存儲，這對于大規模任務或需要集成自動化數據工作流的團隊尤為有用。
2. 無代碼可視化爬蟲（適用于追求速度的團隊）當團隊需要快速獲取數據而又不想編寫繁瑣的代碼時，可視化爬蟲是一個快速、穩定且完美的選擇。用戶只需打開一個儀表盤，粘貼想要抓取數據的網站 URL，點擊 “開始收集”，工具就會自動處理從繞過驗證碼、重試到數據清洗的所有工作。現代的可視化爬蟲平臺甚至允許用戶將清洗和結構化后的數據存儲為任何格式，或者直接將其傳輸到首選的云存儲服務中。例如，在市場調研項目中，團隊需要快速收集競爭對手的產品信息、價格變化等數據，使用無代碼可視化爬蟲可以在短時間內完成數據收集和整理，為決策提供及時支持。如果團隊希望快速獲得結果，而不是花費兩周時間進行開發；或者團隊成員來自不同職能部門，技術能力參差不齊；又或者不想再接觸 XPath 等復雜的技術，那么無代碼可視化爬蟲就是最佳選擇。
3. 利用預結構化數據集（常被忽視的捷徑）并非所有數據都需要從頭開始抓取。一些平臺提供適用于高價值領域的即用型數據集，如招聘信息、電商列表、金融數據等。這些數據集并非隨意拼湊的 CSV 文件，而是經過清洗、去重、規范化處理且定期更新的，也就是說，它們已經是適合 AI 訓練的格式。在緊急需要數據的情況下，例如在進行短期的市場趨勢分析時，預結構化數據集可以迅速提供所需數據；當項目的應用場景與這些常見領域匹配時，使用預結構化數據集能大幅節省開發時間；對于那些更愿意將時間花在模型訓練而不是數據解析上的團隊，預結構化數據集也是非常好的選擇。雖然這些數據集可能并不適用于每個項目，但一旦適用，就可以將開發時間縮短到幾乎為零。

智能抓取數據對 AI 模型的重要性

歸根結底，AI 模型的性能取決于所輸入的數據質量。如果數據陳舊、雜亂或不相關，模型的表現也會不盡如人意，正所謂 “輸入垃圾，輸出垃圾”。因此，數據抓取對于 AI 模型訓練至關重要，而且這不僅僅是簡單地從網絡上抓取任何數據，而是要以正確的規模、合適的結構抓取正確的數據，這樣才能訓練出性能卓越的 AI 模型。通過使用合適的工具，如爬蟲 API、無代碼爬蟲和預構建數據集，可以避免傳統爬蟲帶來的諸多麻煩，將更多精力集中在 AI 模型構建的其他關鍵環節上。在實際應用中，無論是圖像識別、語音識別還是自然語言處理等領域的 AI 模型，都離不開高質量數據的支撐。以圖像識別模型為例，若訓練數據中圖像的標注不準確、圖像質量參差不齊，模型在識別新圖像時就會出現錯誤判斷。而通過智能抓取數據，能夠確保模型訓練數據的準確性和一致性，從而提升模型的泛化能力和準確性。