零代码构建AI知识库：基于亮数据网页抓取API的维基百科数据自动化采集实战
1. 人工智能从算法驱动到知识驱动的进化
当前，以GPT-4、Claude等为代表的大语言模型（LLM）虽然展现出强大的生成能力，但其局限性也日益凸显：依赖历史训练数据导致知识滞后，面对专业领域问题时易产生“幻觉”（Hallucination），且缺乏对动态实时信息的响应能力。
为解决这些问题，AI技术正经历从“算法驱动”到“知识驱动”的范式升级。知识库（Knowledge Base） 成为连接通用大模型与垂直领域应用的桥梁：
- 知识增强：通过RAG（检索增强生成）技术，将知识库中的结构化信息注入大模型输入，提升回答的可信度与专业性。
- 动态更新：智能体（Agent）依赖知识库的持续更新实现长期记忆，例如金融领域Agent需实时整合股票行情、政策法规等数据以支持投资决策。
- 降低算力成本：知识库可缓存高频查询结果，减少对大模型的重复调用。
2. 爬虫技术：概念与背景
2.1. 爬虫的定义与作用
网络爬虫，又称为网页蜘蛛、机器人或网络漫游器，是一种自动化脚本或程序，设计用于系统地浏览互联网并提取信息。爬虫的主要作用包括：
- 信息收集：爬虫可以快速地从大量网站中收集数据，帮助用户获得所需的信息。
- 搜索引擎优化：搜索引擎使用爬虫来抓取网页并索引内容，以便提供准确的搜索结果。
- 市场分析：企业使用爬虫来监测竞争对手的动态、分析市场趋势和消费者行为。
- 数据集构建：研究人员利用爬虫创建数据集以进行进一步的分析和模型训练。
2.2. 爬虫的工作原理
网络爬虫的工作流程通常包括以下几个步骤：
- 请求：爬虫向目标网站发送HTTP请求以获取网页内容。
- 响应：服务器响应请求并返回网页的HTML内容。
- 解析：爬虫使用解析器（如正则表达式、BeautifulSoup等）分析HTML，提取所需的信息。
- 存储：将提取的数据存储到数据库或文件中，以便后续处理和分析。
爬虫可以配置为定期更新数据，以确保信息的实时性和准确性。
2.3. 爬虫面临的挑战
在实际操作中，爬虫技术面临着多种挑战：
- 反爬机制：许多网站使用技术手段检测和阻止爬虫访问，例如通过设置机器人排除协议（robots.txt）或使用CAPTCHA验证。
- IP封禁：当同一IP地址频繁访问网站时，可能会被视为恶意行为而遭到封禁。使用代理IP轮换可以缓解这一问题。
- 数据动态加载：一些网站使用JavaScript动态加载数据，爬虫需要支持JavaScript解析或使用浏览器自动化工具（如Selenium）来抓取这些数据。
2.4. 合法爬虫的边界与注意事项
在实施爬虫技术时，遵循法律和伦理标准至关重要：
- 遵循robots.txt文件：尊重网站的robots.txt文件中规定的爬行规则和限制。
- 避免过度抓取：控制爬虫的抓取频率和范围，以避免对目标网站造成不必要的负担。
- 数据隐私：确保不侵犯用户隐私，不抓取敏感信息。
- 合法使用数据：确保获取的数据用于合法和道德的目的，不用于侵犯版权或其他法律权利。
在实施爬虫技术时，始终保持透明度和责任感，以维护良好的互联网生态环境。
3. 传统爬虫技术
传统爬虫技术是数据采集领域中最基础的工具之一，通过编写简单的脚本即可实现数据抓取。然而，随着互联网技术的发展，传统爬虫逐渐暴露出其局限性。本章将深入探讨传统爬虫的技术栈、示例代码以及面临的痛点。
3.1. 传统爬虫的技术栈
传统爬虫通常使用Python编程语言，结合Requests库和BeautifulSoup库来实现数据抓取：
- Python：以其简洁的语法和丰富的库支持成为爬虫开发的首选语言。
- Requests库：用于发送HTTP请求并接收响应。它简化了网络通信，使开发者能够轻松地获取网页内容。
- BeautifulSoup库：用于解析HTML和XML文档，提供便捷的方法来提取和处理网页中的数据。
这种技术栈适合于静态网页的抓取，易于学习和使用。
3.2. 使用亮数据代理ip爬取维基百科页面
接下来，我们一起来看下如何使用传统爬虫技术爬取维基百科，获取准确有价值的优质知识。
3.2.1. 维基百科关键词搜索api
GET https://en.wikipedia.org/w/api.php?action=query&list=search&srsearch={关键词}&srlimit={最大结果数}&format=json
{
"batchcomplete": "",
"continue": {
"sroffset": 10,
"continue": "-||"
},
"query": {
"searchinfo": {
"totalhits": 45,
"suggestion": "人工智能n",
"suggestionsnippet": "人工智能n"
},
"search": [
{
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"title": "DeepSeek",
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"snippet": "organization Jevons paradox – Efficiency leads to increased demand Chinese: 杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司. Sometimes simply referred to in English as Hangzhou DeepSeek Artificial",
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"title": "Artificial intelligence industry in China",
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"snippet": "ISBN 978-981-19-8504-1 "【人民网】世界人工智能国际联合大会今秋将首次在中国举行----中国科学院". www.cas.cn. Archived from the original on 2023-05-04. Retrieved 2023-05-05. "科学网—首届吴文俊人工智能科学技术奖颁奖". news",
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"title": "Generative artificial intelligence",
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"title": "Interim Measures for the Management of Generative AI Services",
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"title": "Political repression",
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"title": "Kai-Fu Lee",
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"title": "Ted Chiang",
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"snippet": "Bibliography). Retrieved October 4, 2012. Klein, Ezra (March 3, 2023). "人工智能真正的恐怖之处" [The Imminent Danger of A.I. Is One We’re Not Talking About]. The",
"timestamp": "2025-02-23T11:21:06Z"
},
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"title": "VITAL (machine learning software)",
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"timestamp": "2024-04-23T00:00:38Z"
}
]
}
}可以看到，人工智能的搜索结果有45条数据，但是我们设置了srlimit为10，所以API只给我们返回了10条，每条数据包含了百科标题等摘要性信息。
3.2.2. 爬取维基百科内容页内容
GET https://en.wikipedia.org/wiki/{空格替换为_后的title}获取到网页内容之后，使用BeautifulSoup库解析网页源代码相关标签，得到需要的信息即可。
3.2.3. 获取亮数据代理ip
访问亮数据官网：购买住宅代理网络IP - 免费试用。点击开始免费试用按钮。
输入邮箱，点击创建账号按钮进行账号注册，然后登录网站。
登录成功后，点击左侧的Proxies & Scraping按钮。
找到住宅动态IP，点击开始使用按钮。
在基本设置里，找到通道名称，使用默认名称或者自己都可以。代理类型选共享（按GB收费），其它保持默认，然后点击右侧的添加按钮即可完成代理ip的设置。
代理ip配置成功后，可以看到账号、密码和ip获取域名、测试命令等信息，我们可以直接点击username:password@host:port右侧的复制按钮一键复制代理ip配置，下一步会用到。
3.2.4. 完整代码
以下是从维基百科搜索资料并进行爬取内容的完整代码。将开头的代理ip替换上一步一键复制的信息即可。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
# 亮数据代理ip配置（需要替换为自己的用户名、密码）
proxy = {
'http': '用户名:密码@brd.superproxy.io:33335',
}
class WikipediaScraper:
def __init__(self, url):
self.url = url
self.headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}
def scrape_page(self):
try:
response = requests.get(self.url, headers=self.headers, timeout=5)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.find('h1', {'id': 'firstHeading'}).text
content = ''
for paragraph in soup.find_all('p'):
content += paragraph.text + '
'
return {
'title': title,
'content': content.strip()
}
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f'网络请求失败: {e}')
except Exception as e:
print(f'解析页面时出错: {e}')
return None
class WikipediaKeywordSearch:
def __init__(self, keyword):
self.keyword = keyword
self.headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}
def search_articles(self, max_results=10):
"""通过Wikipedia API搜索包含关键字的文章"""
url = f'https://en.wikipedia.org/w/api.php?action=query&list=search&srsearch={self.keyword}&srlimit={max_results}&format=json'
try:
response = requests.get(url, headers=self.headers, verify=False, timeout=10)
response.raise_for_status()
data = response.json()
articles = []
for result in data['query']['search']:
article_url = f'https://en.wikipedia.org/wiki/{result["title"].replace(" ", "_")}'
scraper = WikipediaScraper(article_url)
page_content = scraper.scrape_page()
articles.append({
'title': result['title'],
'url': article_url,
'content': page_content['content'] if page_content else ''
})
return articles
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f'搜索失败: {e}')
return []
def save_results(self, articles, file_name='wikipedia_search_results.json'):
"""保存搜索结果到JSON文件"""
with open(file_name, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(articles, f, ensure_ascii=False, indent=2)
print(f'搜索结果已保存为 {file_name}')
if __name__ == '__main__':
keyword = 'Artificial Intelligence'
search = WikipediaKeywordSearch(keyword)
articles = search.search_articles(max_results=10)
if articles:
search.save_results(articles)如下所示，是爬虫爬取到的与人工智能相关的内容，包含了百科标题、网址和完整内容：
3.3. 传统爬虫的技术局限性
虽然传统爬虫技术在静态网页数据抓取中表现良好，但其局限性也显而易见：
- 动态内容处理：传统爬虫无法直接处理JavaScript动态加载的内容，需要借助其他工具（如Selenium）来模拟浏览器行为。
- 反爬策略：网站常常采用反爬策略如CAPTCHA验证、IP封禁等，传统爬虫难以绕过这些限制。
- 数据量和效率：面对大规模数据需求时，传统爬虫的抓取速度和效率可能不足，需优化代码或采用分布式爬虫技术。
- 维护和升级：随着网站结构的变化，爬虫代码需要频繁更新和维护，以确保数据抓取的准确性。
4. 亮数据网页抓取API：零代码网页抓取解决方案
4.1. 亮数据API的核心优势
亮数据的网页抓取API以零代码配置、全球网络支撑及动态渲染能力为核心，为企业与个人提供高效数据采集方案，具体优势如下：
- 无需编码：亮数据API允许用户通过可视化界面配置采集规则，无需编写复杂的代码。用户只需选择目标网站并设定抓取需求，API即可自动执行数据采集任务。这种简化的流程降低了技术门槛，使非技术人员也能参与数据抓取。
- 全球代理网络规避反爬限制：亮数据API集成了全球代理网络，能够有效规避IP封禁和其他反爬机制。通过智能代理切换，API可以模拟不同的地理位置和设备，提高数据采集的成功率和稳定性。
- 动态页面渲染支持（自动处理JavaScript）：面对越来越多使用JavaScript动态加载内容的网站，亮数据API具备动态页面渲染支持。它能够自动处理JavaScript，确保动态内容的准确抓取。用户无需担心传统爬虫无法获取动态数据的问题。
4.2. 零代码实战：维基百科数据自动化采集
4.2.1. 选择爬取目标
访问亮数据官网：网页抓取工具 - 网页爬虫工具 - 免费试用。点击开始免费试用按钮。
输入邮箱，点击创建账号按钮进行账号注册，然后登录网站。
登录成功后，点击左侧的Web Scrapers按钮。
然后点击Web爬虫库，进入网络爬虫市场。
从网络爬虫市场中找到用于AI的数据，然后选择en.wikipedia.org。
继续找到Wikipedia articles - discover by keyword，也就是按关键字搜索的方式。
4.2.2. 网页爬取配置
选择无代码抓取器，点击下一个按钮。
到此，就真正进入了爬虫配置页面，可以看到，我们只需要配置关键词，其它的编码参数和细节亮数据都帮我们搞定并且隐藏起来了（可以切换到词典页查看抓取的信息都有哪些），非常简单。配置好关键字之后，点击右下角的Start collecting按钮，就会自动启动抓取任务了。
4.2.3. 数据下载
任务启动之后，重新回到Web Scrapers页面，等待刚才启动的任务状态变为Ready之后，点击进入任务详情。
可以看到，我们配置的这个爬虫运行了26秒，收集到了45条数据，数据量5.3MB。然后点击下载按钮，选择需要的格式即可将爬取的数据下载到本地了。
如下所示，是亮数据网页爬取API采集到的json格式数据，可以看到，比我们前面使用传统爬虫技术爬取到的数据量更多，知识更加优质！！
5. AI知识库的应用
AI知识库是智能系统的核心组成部分，通过收集、存储和组织大量数据，支持AI应用做出准确的决策和提供智能服务。以我们爬取的人工智能相关维基百科内容为例，这些信息可以通过智能体知识库发挥价值。
人工智能相关的维基百科内容涵盖广泛的知识，包括AI的基本概念、历史发展、技术应用、伦理问题等。这些信息可以被整合到智能体知识库中，支持智能体（如虚拟助手、聊天机器人等）提供更为丰富和准确的交互体验。
- 知识查询与回答：智能体知识库利用维基百科的结构化信息，帮助智能体快速检索和提供准确的知识回答。例如，用户询问“什么是机器学习？”时，智能体能够从知识库中提取相关定义和应用实例进行解释。
- 语境理解与推理：通过维基百科的内容，智能体知识库可以增强语境理解和推理能力。智能体能够结合上下文信息提供更有深度的回答，支持复杂问题的解答。
- 持续更新与扩展：维基百科内容不断更新，智能体知识库可以实现动态更新，以保持与最新知识同步。这确保了智能体能够提供及时和准确的信息。
6. 高效的数据采集赋能AI快速发展
数据是驱动AI发展的核心要素。通过高效的数据采集方法，我们能够构建丰富的知识库，为AI应用提供强大的支持。亮数据的网页抓取API通过零代码方案大幅降低了数据采集的技术和人力成本。随着零代码方案的崛起，企业将能够更轻松地获取和利用数据，释放数据的潜在价值，推动AI应用的创新和发展。在未来，数据采集技术将继续演进，帮助我们更好地理解和利用数据，赋能各类AI应用场景。
好消息：点击链接注册新账号直接送$2美金，可以免费试用爬取动态代理和自动采集API功能！！！
