什么是 AI 抓取？

AI 使复杂的模型能够更智能地抓取网站，通过自适应工作流适应不断变化的数字环境，甚至以更符合道德的方式执行，避免简单网页抓取工具的陷阱。

AI 抓取也使这一过程更容易、更具成本效益。如今，电商初创公司可以用它进行市场研究和社交媒体分析。学术研究人员可以分析新闻文章、亚马逊产品列表或 LinkedIn 上的职位发布。SEO 专家可以监控关键词排名、反向链接和竞争对手网站以保持领先。AI 公司可以使用提取的数据来训练自己的模型。

诸如 browse.ai 之类的无代码界面 通过使用模板、拖拽操作和自动触发器，使得构建抓取器变得简单。这些 AI 工具甚至可以捕获每个页面的屏幕截图以供审计。

虽然网页抓取本身并非非法或不道德，但以不道德的方式进行时可能会产生问题。合法的用例包括数据分析、研究和竞争性价格监控。通常被认为不道德的抓取任务包括抓取私人数据、使服务器过载或剽窃内容。从业者有责任以道德的方式收集数据，并遵守有关数据收集的相关监管框架。

传统网页抓取和人工智能驱动的网页抓取追求相同目标，但在解读网页的方式上有所不同。传统网页抓取通常使用手动编写的脚本完成，形式为 CSS 选择器、XPath 表达式和硬编码逻辑。这些规则使抓取器能够导航页面并定位页面上的特定元素。当结构稳定时，它们表现良好。

传统网页抓取器向 Web 服务器发送 HTTP 请求，服务器以 HTML 格式返回页面内容。获取 HTML 后，抓取器使用 BeautifulSoup、lxml 或 Cheerio 等工具解读数据，创建解析树，表示页面的层次结构：文档对象模型 (DOM)。

抓取器使用表达式（编写好的模式或规则）来定位 HTML 文档中的特定网页数据。这些包括选择器（告诉抓取器检索网页哪部分的具体指令）、正则表达式规则（用于识别原始文本的模式匹配公式）和逻辑规则（用代码编写的自定义规则，决定如何提取以及提取什么）。

一旦定位到元素，就提取文本、收集属性，并清洗数据以去除无关信息并强制格式一致性。这些新结构化的数据以偏好的文件格式存储，例如 Excel 电子表格、Google 表格或 CSV 文件。

由于抓取器依赖固定规则，网站的微小更改就可能破坏抓取器，而且不同的网站需要独特的逻辑才能成功抓取。传统方法在处理具有非结构化和多模态内容的动态页面时遇到困难。

机器学习可以通过多种方式用于自动化大规模抓取。

• 非结构化数据收集
   

• 处理复杂的网页环境
   

• 减少维护
   

• 语义理解
   

• 提高数据质量
   

• 弹性与效率

AI 拓宽了可抓取的范围。它可以处理不同的语言，并分析图像、视频、图表和 PDF 等形式的数据。AI 不仅提取页面上的文本，还将原始的多模态信息转换为结构化数据。它更接近于人类研究人员所能提供的细节和理解。

传统基于规则的抓取器的刚性逻辑更适应静态网页。但许多网站不再提供简单的静态 HTML。网页是鲜活的，网站架构在不断演变，以允许 JavaScript 和其他动态内容元素，如无限滚动和随用户体验页面而更新的小部件。因此，传统抓取器在遇到新的类名或容器时常常出错或产生不想要的结果。此外，许多网站部署工具故意阻止自动化的 AI 智能体抓取器——即使是那些以道德方式运行的抓取器。

拥有从大规模数据语料库训练中获得的语义理解的 AI 模型，提高了抓取器处理这些复杂、不断变化的环境的能力。即使结构线索不一致或隐藏，AI 也能推断出有意义的内容所在位置。

传统抓取器需要不断更新以适应变化的网页。而人工智能驱动的抓取器则能够泛化并适应不同的设计和布局。即使网站被重新设计，大语言模型 (LLM) 也能识别出，例如，某个特定数字是价格，某个名称是作者，因为它能识别更深层次的语言模式以及实体在页面上的呈现方式。

网站页面结构杂乱，包含各种导航元素、页面底部的样板内容、动态侧边栏以及其他干扰信息。配备自然语言处理 (NLP) 的抓取器可以过滤掉无用的内容，专注于每个页面上的有意义信息。

可以说，传统抓取器收集的是数据，而 AI 抓取器收集的是知识。它们识别实体并理解实体之间的关系。它们可以执行情感分析或按主题对内容进行分类。

所有这些更深层次理解的结果，是将原始、无序的内容转化为干净、一致的数据集。这有助于更好的下游分析。这一功能在金融或医疗等专业行业尤其有价值，在这些行业中，上下文通常比单纯捕获文本更为重要。

传统抓取器可能会被验证码、速率限制或其他限流方法阻止，而更智能的模型可以从不同策略中选择，以避免触发反爬虫措施，从而访问内容。支付网站、订阅服务和其他安全页面可能需要信用卡或其他类型的身份验证。在网站条款允许的情况下，AI 抓取器可以安全合规地浏览这些页面。

AI 可以指导抓取器在一天中的特定时间、以特定速率进行爬取，并且只爬取可能产生有用抓取数据的页面。这些措施使 AI 网页抓取器的运行更加高效。

如果没有网页抓取，现代 AI 革命就不可能发生，而幸运的是，AI 反过来可以帮助使抓取实践更加符合道德。

传统抓取中的主要问题之一是用重复请求使服务器过载。传统抓取器不加区分地运行，每小时访问网站数千次。仅出于这个原因，网站就会经常使用多种技术来阻止抓取器。AI 可以通过智能地安排请求并根据服务器响应时间调整抓取速度来提供帮助。模型可以检测服务器压力模式，并限制自身请求，以避免干扰网站运营。模型可以避免爬取不太可能产生有用信息的页面，从而最大限度地减少对这些网站所有者造成的成本。

一些网站管理员出于某种原因根本不想让抓取器爬取他们的网站，并使用 robots.txt 文件、API 指南或其他发布的使用限制等信号。抓取器可以智能地遵守这些规则，选择合法的 API 端点，并自愿避免被禁止的内容。

另一个问题是隐私。简单的网页抓取方法可能会收集敏感或个人身份信息 (PII)，如电子邮件地址、电话号码或其他联系方式。AI 可以在摄入数据时实时过滤或匿名化敏感数据。

AI 抓取器还可以记录其决策以实现可解释性，并提供审计追踪。这种透明度有助于组织验证其流程并遵守道德标准，尤其是在使用抓取数据训练 AI 模型时。

为避免剽窃并尊重内容创作者，模型可以有选择地决定摄入哪些数据。例如，它们可以不抓取整个页面或网站，而是总结内容、汇总统计数据，并使用嵌入向量而非逐字文本。

更智能的抓取方法还可以避免摄入那些在被用于模型训练时可能延续偏见、骚扰或错误信息的数据。