大語(yǔ)言模型的 “智慧” 很大程度上依賴于其訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量。想要打造一個(gè)能夠理解真實(shí)世界的模型，就必須獲取來(lái)自真實(shí)世界的信息，而互聯(lián)網(wǎng)無(wú)疑是海量數(shù)據(jù)的主要來(lái)源。本文將深入探討如何利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)收集大規(guī)模、適用于 AI 訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，為人工智能模型的訓(xùn)練筑牢堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

收集 AI 級(jí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵要素

并非所有數(shù)據(jù)都對(duì) AI 有用，收集真正的 AI 級(jí)數(shù)據(jù)需要滿足多方面的嚴(yán)格要求。

1. 大規(guī)模數(shù)據(jù)量收集 AI 級(jí)數(shù)據(jù)意味著要從多個(gè)網(wǎng)站、不同類(lèi)別和多種語(yǔ)言中抓取成千上萬(wàn)甚至數(shù)百萬(wàn)條數(shù)據(jù)示例。這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了單個(gè)腳本的處理能力，需要具備能夠處理大規(guī)模任務(wù)、實(shí)現(xiàn)請(qǐng)求并行化且能適應(yīng)頁(yè)面布局變化的基礎(chǔ)設(shè)施或工具。例如，在訓(xùn)練一個(gè)通用的語(yǔ)言模型時(shí)，可能需要抓取來(lái)自新聞網(wǎng)站、社交媒體、學(xué)術(shù)論文等多領(lǐng)域的海量文本數(shù)據(jù)，涵蓋不同的主題、語(yǔ)言風(fēng)格和表達(dá)方式，以確保模型具備廣泛的知識(shí)和語(yǔ)言理解能力。
2. 從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取結(jié)構(gòu)化信息網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)本質(zhì)上是原始的，包含 HTML、CSS、內(nèi)聯(lián) JavaScript、動(dòng)態(tài)內(nèi)容加載和不一致的格式。要提取出正確的元素，如產(chǎn)品描述、時(shí)間戳或用戶評(píng)論等，就需要一個(gè)能夠理解上下文并在結(jié)構(gòu)發(fā)生變化時(shí)自適應(yīng)的爬蟲(chóng)設(shè)置。以電商網(wǎng)站數(shù)據(jù)抓取為例，產(chǎn)品頁(yè)面的布局可能因商家自定義而各不相同，爬蟲(chóng)需要準(zhǔn)確識(shí)別不同頁(yè)面中產(chǎn)品名稱、價(jià)格、評(píng)價(jià)等關(guān)鍵信息所在位置，并將其轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，否則后續(xù)的數(shù)據(jù)清洗工作將耗費(fèi)大量時(shí)間和精力。
3. 數(shù)據(jù)集的一致性在 AI 領(lǐng)域，“垃圾進(jìn)，垃圾出” 是一個(gè)重要原則。如果從十個(gè)不同來(lái)源抓取的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出十種不同的格式，就需要手動(dòng)進(jìn)行規(guī)范化處理，而這往往會(huì)引入更多錯(cuò)誤。理想情況下，我們需要標(biāo)準(zhǔn)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(xùn)練情感分析模型時(shí)，不同來(lái)源的用戶評(píng)論數(shù)據(jù)在格式、語(yǔ)言風(fēng)格上可能差異巨大，若不進(jìn)行統(tǒng)一處理，會(huì)嚴(yán)重影響模型訓(xùn)練效果。
4. 突破反爬蟲(chóng)機(jī)制眾多人都試圖從網(wǎng)站抓取數(shù)據(jù)，網(wǎng)站自然會(huì)采取各種反爬蟲(chóng)防御措施，如驗(yàn)證碼、IP 封鎖、速率限制、無(wú)頭瀏覽器檢測(cè)等。如果爬蟲(chóng)工具或管道無(wú)法應(yīng)對(duì)這些限制，就會(huì)頻繁遇到 403 錯(cuò)誤，需要花費(fèi)大量時(shí)間調(diào)試和調(diào)整請(qǐng)求頭信息。以熱門(mén)新聞網(wǎng)站為例，為防止數(shù)據(jù)被惡意抓取，會(huì)設(shè)置嚴(yán)格的反爬蟲(chóng)策略，爬蟲(chóng)必須巧妙繞過(guò)這些機(jī)制才能順利獲取數(shù)據(jù)。
5. 長(zhǎng)期穩(wěn)定性一次性的抓取對(duì)于測(cè)試可能有一定幫助，但生產(chǎn)環(huán)境中的 AI 模型需要能夠按計(jì)劃運(yùn)行的管道。無(wú)論是每天、每周還是每月運(yùn)行，爬蟲(chóng)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(jié)構(gòu)穩(wěn)定，不會(huì)在一夜之間發(fā)生變化。例如，用于實(shí)時(shí)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(chóng)不穩(wěn)定，將導(dǎo)致推薦結(jié)果滯后或不準(zhǔn)確，影響用戶體驗(yàn)和業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)。

高效抓取大規(guī)模 AI 數(shù)據(jù)的方法

在構(gòu)建 AI 管道時(shí)，獲取數(shù)據(jù)是關(guān)鍵的第一步。那么，如何在不耗費(fèi)大量資源搭建基礎(chǔ)設(shè)施和進(jìn)行維護(hù)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(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。

1. 使用爬蟲(chóng) API（適用于追求可控性的工程師）對(duì)于喜歡編程的開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)，爬蟲(chóng) 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(jié)構(gòu)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(dòng)化、代理設(shè)置的麻煩以及 HTML 解析的混亂。以 Bright Data 為例(https://brightdata.com/)，它提供專(zhuān)門(mén)的網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng) API，允許用戶從超過(guò) 120 個(gè)流行域名大規(guī)模抓取新鮮、結(jié)構(gòu)化的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，而無(wú)需處理那些繁瑣的細(xì)節(jié)。在使用 Bright Data 的爬蟲(chóng) API 時(shí)，用戶登錄到其儀表盤(pán)后，在網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)選項(xiàng)卡中可以找到針對(duì)不同平臺(tái)的各種爬蟲(chóng)庫(kù)。以 LinkedIn 為例，有多個(gè)專(zhuān)門(mén)的爬蟲(chóng)，如通過(guò) URL 收集領(lǐng)英個(gè)人資料、通過(guò)姓名搜索領(lǐng)英個(gè)人資料、通過(guò) URL 收集領(lǐng)英公司信息、通過(guò) URL 收集領(lǐng)英職位列表信息等。點(diǎn)擊每個(gè)爬蟲(chóng)，用戶可以選擇使用爬蟲(chóng) API 或無(wú)代碼爬蟲(chóng)。爬蟲(chóng) API 提供多種語(yǔ)言的代碼，用戶可以在儀表盤(pán)上運(yùn)行或復(fù)制到自己的腳本中。該 API 非常適合構(gòu)建數(shù)據(jù)管道的團(tuán)隊(duì)，它返回干凈的 JSON 數(shù)據(jù)，能夠處理動(dòng)態(tài)頁(yè)面，自動(dòng)輪換代理，并能自適應(yīng)反爬蟲(chóng)機(jī)制，將網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)中最復(fù)雜的部分進(jìn)行了抽象處理。此外，抓取請(qǐng)求是異步處理的，提交請(qǐng)求后，系統(tǒng)會(huì)在后臺(tái)開(kāi)始處理任務(wù)并立即返回一個(gè)快照 ID，任務(wù)完成后，用戶可以使用該 ID 通過(guò) API 方便地獲取結(jié)果。用戶還可以配置 API，將數(shù)據(jù)自動(dòng)傳輸?shù)酵獠看鎯?chǔ)目的地，如 S3 存儲(chǔ)桶或 Azure Blob 存儲(chǔ)，這對(duì)于大規(guī)模任務(wù)或需要集成自動(dòng)化數(shù)據(jù)工作流的團(tuán)隊(duì)尤為有用。
2. 無(wú)代碼可視化爬蟲(chóng)（適用于追求速度的團(tuán)隊(duì)）當(dāng)團(tuán)隊(duì)需要快速獲取數(shù)據(jù)而又不想編寫(xiě)繁瑣的代碼時(shí)，可視化爬蟲(chóng)是一個(gè)快速、穩(wěn)定且完美的選擇。用戶只需打開(kāi)一個(gè)儀表盤(pán)，粘貼想要抓取數(shù)據(jù)的網(wǎng)站 URL，點(diǎn)擊 “開(kāi)始收集”，工具就會(huì)自動(dòng)處理從繞過(guò)驗(yàn)證碼、重試到數(shù)據(jù)清洗的所有工作?，F(xiàn)代的可視化爬蟲(chóng)平臺(tái)甚至允許用戶將清洗和結(jié)構(gòu)化后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為任何格式，或者直接將其傳輸?shù)绞走x的云存儲(chǔ)服務(wù)中。例如，在市場(chǎng)調(diào)研項(xiàng)目中，團(tuán)隊(duì)需要快速收集競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的產(chǎn)品信息、價(jià)格變化等數(shù)據(jù)，使用無(wú)代碼可視化爬蟲(chóng)可以在短時(shí)間內(nèi)完成數(shù)據(jù)收集和整理，為決策提供及時(shí)支持。如果團(tuán)隊(duì)希望快速獲得結(jié)果，而不是花費(fèi)兩周時(shí)間進(jìn)行開(kāi)發(fā)；或者團(tuán)隊(duì)成員來(lái)自不同職能部門(mén)，技術(shù)能力參差不齊；又或者不想再接觸 XPath 等復(fù)雜的技術(shù)，那么無(wú)代碼可視化爬蟲(chóng)就是最佳選擇。
3. 利用預(yù)結(jié)構(gòu)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(kāi)始抓取。一些平臺(tái)提供適用于高價(jià)值領(lǐng)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(jīng)過(guò)清洗、去重、規(guī)范化處理且定期更新的，也就是說(shuō)，它們已經(jīng)是適合 AI 訓(xùn)練的格式。在緊急需要數(shù)據(jù)的情況下，例如在進(jìn)行短期的市場(chǎng)趨勢(shì)分析時(shí)，預(yù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集可以迅速提供所需數(shù)據(jù)；當(dāng)項(xiàng)目的應(yīng)用場(chǎng)景與這些常見(jiàn)領(lǐng)域匹配時(shí)，使用預(yù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集能大幅節(jié)省開(kāi)發(fā)時(shí)間；對(duì)于那些更愿意將時(shí)間花在模型訓(xùn)練而不是數(shù)據(jù)解析上的團(tuán)隊(duì)，預(yù)結(jié)構(gòu)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(gè)項(xiàng)目，但一旦適用，就可以將開(kāi)發(fā)時(shí)間縮短到幾乎為零。

智能抓取數(shù)據(jù)對(duì) AI 模型的重要性

歸根結(jié)底，AI 模型的性能取決于所輸入的數(shù)據(jù)質(zhì)量。如果數(shù)據(jù)陳舊、雜亂或不相關(guān)，模型的表現(xiàn)也會(huì)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(duì)于 AI 模型訓(xùn)練至關(guān)重要，而且這不僅僅是簡(jiǎn)單地從網(wǎng)絡(luò)上抓取任何數(shù)據(jù)，而是要以正確的規(guī)模、合適的結(jié)構(gòu)抓取正確的數(shù)據(jù)，這樣才能訓(xùn)練出性能卓越的 AI 模型。通過(guò)使用合適的工具，如爬蟲(chóng) API、無(wú)代碼爬蟲(chóng)和預(yù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集，可以避免傳統(tǒng)爬蟲(chóng)帶來(lái)的諸多麻煩，將更多精力集中在 AI 模型構(gòu)建的其他關(guān)鍵環(huán)節(jié)上。在實(shí)際應(yīng)用中，無(wú)論是圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別還是自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的 AI 模型，都離不開(kāi)高質(zhì)量數(shù)據(jù)的支撐。以圖像識(shí)別模型為例，若訓(xùn)練數(shù)據(jù)中圖像的標(biāo)注不準(zhǔn)確、圖像質(zhì)量參差不齊，模型在識(shí)別新圖像時(shí)就會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤判斷。而通過(guò)智能抓取數(shù)據(jù)，能夠確保模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性，從而提升模型的泛化能力和準(zhǔn)確性。