如何利用網絡爬蟲進行大規(guī)模LLM數(shù)據(jù)收集
大語言模型的 “智慧” 很大程度上依賴于其訓練數(shù)據(jù)的質量和數(shù)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(lián)網無疑是海量數(shù)據(jù)的主要來源。本文將深入探討如何利用網絡爬蟲收集大規(guī)模、適用于 AI 訓練的數(shù)據(jù)，為人工智能模型的訓練筑牢堅實基礎。
收集 AI 級網絡數(shù)據(jù)的關鍵要素
并非所有數(shù)據(jù)都對 AI 有用，收集真正的 AI 級數(shù)據(jù)需要滿足多方面的嚴格要求。
- 大規(guī)模數(shù)據(jù)量收集 AI 級數(shù)據(jù)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(shù)百萬條數(shù)據(jù)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(guī)模任務、實現(xiàn)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(shù)據(jù)，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。
- 從非結構化數(shù)據(jù)中提取結構化信息網絡數(shù)據(jù)本質上是原始的，包含 HTML、CSS、內聯(lián) JavaScript、動態(tài)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(fā)生變化時自適應的爬蟲設置。以電商網站數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，否則后續(xù)的數(shù)據(jù)清洗工作將耗費大量時間和精力。
- 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)呈現(xiàn)出十種不同的格式，就需要手動進行規(guī)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(tǒng)一的數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)在格式、語言風格上可能差異巨大，若不進行統(tǒng)一處理，會嚴重影響模型訓練效果。
- 突破反爬蟲機制眾多人都試圖從網站抓取數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。
- 長期穩(wěn)定性一次性的抓取對于測試可能有一定幫助，但生產環(huán)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(jiān)控、重試邏輯、故障處理能力，并且輸出結構穩(wěn)定，不會在一夜之間發(fā)生變化。例如，用于實時推薦系統(tǒng)的 AI 模型，需要定期抓取最新的商品數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)，若爬蟲不穩(wěn)定，將導致推薦結果滯后或不準確，影響用戶體驗和業(yè)務運營。
高效抓取大規(guī)模 AI 數(shù)據(jù)的方法
在構建 AI 管道時，獲取數(shù)據(jù)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(guī)模抓取數(shù)據(jù)呢？以下幾種方法可以幫助我們高效地實現(xiàn)這一目標。
- 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(fā)人員來說，爬蟲 API 是理想之選。只需向 API 發(fā)送 URL 和一組參數(shù)，就可以獲得結構化數(shù)據(jù)，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(guī)模抓取新鮮、結構化的網絡數(shù)據(jù)，而無需處理那些繁瑣的細節(jié)。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(shù)據(jù)管道的團隊，它返回干凈的 JSON 數(shù)據(jù)，能夠處理動態(tài)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(tǒng)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(shù)據(jù)自動傳輸?shù)酵獠看鎯δ康牡?，?S3 存儲桶或 Azure Blob 存儲，這對于大規(guī)模任務或需要集成自動化數(shù)據(jù)工作流的團隊尤為有用。
- 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(shù)據(jù)而又不想編寫繁瑣的代碼時，可視化爬蟲是一個快速、穩(wěn)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)清洗的所有工作。現(xiàn)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(shù)據(jù)存儲為任何格式，或者直接將其傳輸?shù)绞走x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(shù)據(jù)，使用無代碼可視化爬蟲可以在短時間內完成數(shù)據(jù)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(fā)；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。
- 利用預結構化數(shù)據(jù)集（常被忽視的捷徑）并非所有數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集，如招聘信息、電商列表、金融數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)集并非隨意拼湊的 CSV 文件，而是經過清洗、去重、規(guī)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(shù)據(jù)的情況下，例如在進行短期的市場趨勢分析時，預結構化數(shù)據(jù)集可以迅速提供所需數(shù)據(jù)；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(shù)據(jù)集能大幅節(jié)省開發(fā)時間；對于那些更愿意將時間花在模型訓練而不是數(shù)據(jù)解析上的團隊，預結構化數(shù)據(jù)集也是非常好的選擇。雖然這些數(shù)據(jù)集可能并不適用于每個項目，但一旦適用，就可以將開發(fā)時間縮短到幾乎為零。
智能抓取數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)質量。如果數(shù)據(jù)陳舊、雜亂或不相關，模型的表現(xiàn)也會不盡如人意，正所謂 “輸入垃圾，輸出垃圾”。因此，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，而是要以正確的規(guī)模、合適的結構抓取正確的數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)集，可以避免傳統(tǒng)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(huán)節(jié)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(shù)據(jù)的支撐。以圖像識別模型為例，若訓練數(shù)據(jù)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(xiàn)錯誤判斷。而通過智能抓取數(shù)據(jù)，能夠確保模型訓練數(shù)據(jù)的準確性和一致性，從而提升模型的泛化能力和準確性。
