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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

网友: 技术文档 2025-09-03 22:31:55

 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：

  1. 请求：爬虫向目标网站发送HTTP请求以获取网页内容。
  2. 响应：服务器响应请求并返回网页的HTML内容。
  3. 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。
  4. 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\": [ { \"ns\": 0, \"title\": \"DeepSeek\", \"pageid\": 78452842, \"size\": 61495, \"wordcount\": 5930, \"snippet\": \"organization Jevons paradox – Efficiency leads to increased demand Chinese: 杭州深度求索\\u003Cspan class=\\\"searchmatch\\\"\\u003E人工\\u003C/span\\u003E\\u003Cspan class=\\\"searchmatch\\\"\\u003E智能\\u003C/span\\u003E基础技术研究有限公司. 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January 28\", \"timestamp\": \"2025-03-03T16:04:26Z\" }, { \"ns\": 0, \"title\": \"Beijing Academy of Artificial Intelligence\", \"pageid\": 73400769, \"size\": 9766, \"wordcount\": 803, \"snippet\": \"Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI) (Chinese: 北京智源\\u003Cspan class=\\\"searchmatch\\\"\\u003E人工\\u003C/span\\u003E\\u003Cspan class=\\\"searchmatch\\\"\\u003E智能\\u003C/span\\u003E研究院; pinyin: Běijīng Zhìyuán réngōng zhìnéng yánjiùyuàn), also known as Zhiyuan Institute\", \"timestamp\": \"2025-01-01T19:02:51Z\" }, { \"ns\": 0, \"title\": \"Interim Measures for the Management of Generative AI Services\", \"pageid\": 74437860, \"size\": 7196, \"wordcount\": 825, \"snippet\": \"Interim Measures for the Management of Generative AI Services (Chinese: 生成式\\u003Cspan class=\\\"searchmatch\\\"\\u003E人工\\u003C/span\\u003E\\u003Cspan class=\\\"searchmatch\\\"\\u003E智能\\u003C/span\\u003E服务管理暂行办法; pinyin: Shēngchéng shì réngōng zhìnéng fúwù guǎnlǐ zànxíng bànfǎ)\", \"timestamp\": \"2025-01-21T04:55:36Z\" }, { \"ns\": 0, \"title\": \"Political repression\", \"pageid\": 1297768, \"size\": 21504, \"wordcount\": 2283, \"snippet\": \"Watch. 14 January 2020. Retrieved 2 March 2023. 孟宝勒 (2018-07-17). "中国的威权主义未来：\\u003Cspan class=\\\"searchmatch\\\"\\u003E人工\\u003C/span\\u003E\\u003Cspan class=\\\"searchmatch\\\"\\u003E智能\\u003C/span\\u003E与无孔不入的监控" (in Chinese). 纽约时报中文网. Archived from the original on 2019-10-16\", \"timestamp\": \"2025-02-28T17:24:22Z\" }, { \"ns\": 0, \"title\": \"Kai-Fu Lee\", \"pageid\": 2273087, \"size\": 31001, \"wordcount\": 2817, \"snippet\": \"published February 2011, Beijing Xiron Books Co., Ltd) Artificial Intelligence (《\\u003Cspan class=\\\"searchmatch\\\"\\u003E人工\\u003C/span\\u003E\\u003Cspan class=\\\"searchmatch\\\"\\u003E智能\\u003C/span\\u003E》, published May 2017, Beijing Xiron Books Co., Ltd) AI 2041: Ten Visions\", \"timestamp\": \"2025-03-23T09:20:01Z\" }, { \"ns\": 0, \"title\": \"Ted Chiang\", \"pageid\": 325507, \"size\": 36433, \"wordcount\": 2738, \"snippet\": \"Bibliography). Retrieved October 4, 2012. Klein, Ezra (March 3, 2023). "\\u003Cspan class=\\\"searchmatch\\\"\\u003E人工\\u003C/span\\u003E\\u003Cspan class=\\\"searchmatch\\\"\\u003E智能\\u003C/span\\u003E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\" }, { \"ns\": 0, \"title\": \"VITAL (machine learning software)\", \"pageid\": 63804242, \"size\": 19234, \"wordcount\": 1913, \"snippet\": \"(PDF). Cadogan Consulting Group. Retrieved 6 May 2020. Lin, Shaowei (2018). "\\u003Cspan class=\\\"searchmatch\\\"\\u003E人工\\u003C/span\\u003E\\u003Cspan class=\\\"searchmatch\\\"\\u003E智能\\u003C/span\\u003E对公司法的影响:挑战与应对" [The impact of artificial intelligence on company law: challenges\", \"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 requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport 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 + \'\\n\' 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 Noneclass 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：

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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！！！

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