什么是人工智能（AI）抓取？完整指南

快速回答（TL;DR）

人工智能（AI）抓取是一种通过使用理解页面含义的人工智能（AI）模型来提取结构化数据的方法，而不是依赖固定的、预定义的选择器。与传统抓取不同，你不必手动映射每个CSS或XPath规则。该模型像人类一样解读HTML，即使在布局发生变化时也能提供干净且一致的结果。像Decodo人工智能（AI）解析器这样的人工智能（AI）工具为你提供了一个稳定的抓取工具，你只需用自然语言描述想要抓取的内容就可以轻松使用。

人工智能（AI）抓取的工作原理

人工智能（AI）网络抓取过程通常从收集HTML开始。当你将HTML传递给人工智能（AI）模型时，它会构建页面的思维导图。它会查看标题、文本片段、表格、链接、标签和总体布局。即使元素缺失或重复，模型仍然可以得出上下文结论。

一旦模型理解了结构，它就会将相关值组合在一起并填补空白。然后，模型以干净的结构化格式返回所有内容，这是传统抓取工具在HTML不可预测时难以做到的。

当页面在请求之间略有变化时，人工智能（AI）抓取特别方便，模型只需适应新的排列。在实际项目中，这可以节省数小时的维护时间，因为你不必在每次页面调整文本位置时重建选择器。

这个巨大的转变是将人工智能（AI）抓取与传统解析区分开来的本质。你不再用CSS选择器思考，而是专注于想从页面上抓取什么。

为什么人工智能（AI）抓取与众不同

传统网络抓取依赖CSS或XPath规则从页面收集信息。在这种方法中，即使HTML布局中的微小不一致也可能破坏一切。你可能不止一次遇到过这种情况，脚本在一个页面上工作，然后在下一个页面上失败，因为包装div发生了变化或类名消失了。

人工智能（AI）抓取采用不同的方法，旨在理解内容，而不是仅仅关注页面结构。它将页面视为具有含义的文本，通过这样做，它可以读取混乱的HTML来发现重要部分。

模型查看元素之间的关系并构建上下文。它可以判断哪个数字是价格，哪一行是标题，或者哪个段落包含有用信息。

人工智能（AI）抓取轻松处理不可预测的布局、重复块和碎片化标记。由于你不再需要担心无聊的部分，你可以更轻松地抓取更大的数据集。

何时应该使用人工智能（AI）抓取

在以下情况下应考虑使用人工智能（AI）抓取：

• HTML不一致、结构不良或经常变化
• 每个页面遵循不同的布局，维护单独的规则变得过于耗时
• 内容混合多种格式。例如，包含不规则行的表格或不遵循模式的长描述性块
• 你需要出现在不可预测位置的电商属性，标签不断变化或命名不一致
• 你正在处理需要总结、重写或分类的长内容，作为提取工作流程的一部分
• 当传统的基于规则的抓取由于不稳定的结构或嘈杂的页面而产生过多的维护开销时
• 当你想要一个在布局变化时无需持续修复就能存活的提取方案时

使用ChatGPT和Claude进行人工智能（AI）抓取

ChatGPT和Claude作为智能提取器效果很好，因为它们可以阅读完整的HTML，理解每个元素周围的上下文，并返回干净的结构化数据，而不依赖固定的选择器。你给它们原始页面，描述你需要的字段，它们就会识别标题、价格、描述、元数据或其他通常需要自定义解析逻辑的模式。它们还处理传统抓取工具难以处理的部分，比如混合文本块、不一致的标签，或者重要细节未包装在可预测标签中的页面。

它们还可以重写长内容、总结章节、分类文本和清理嘈杂的值，因此你不需要单独的后处理步骤。实际上，这意味着需要维护的脚本更少，端到端工作流程更快，特别是当你处理混合结构化和非结构化信息的页面时。

你可以在ChatGPT网络抓取教程中清楚地看到这种方法。它展示了HTML如何通过模型传递，什么样的提示效果最好，以及结构化结果如何直接插入你的工具。当你需要支持这个工作流程的基础设施时，Decodo通过可靠的获取和人工智能（AI）就绪的输出格式提供帮助，这样你就可以专注于提取而不是对抗布局变化。

使用Claude进行复杂的HTML提取

Claude特别擅长处理大型、混乱的HTML块，因为它们不需要干净的结构来理解页面上的内容。它注意到模式，将相关细节分组，并忽略不重要的元素。

一个简单的例子是电商页面，其中一个产品在顶部列出价格，另一个将其隐藏在侧边栏中，第三个将其放在具有不同名称的表格中。传统抓取工具需要为每个布局设置单独的规则。Claude可以接收整个HTML，找到标题，提取价格，读取尺寸，并将所有内容作为干净的JSON返回，而无需你控制每个选择器。

如果你想了解这在实践中如何工作，Claude网络抓取指南提供了实际HTML提取任务的清晰演示。

人工智能（AI）抓取与传统网络抓取的对比

人工智能（AI）抓取和传统抓取以不同的方式解决相同的问题，一旦你比较每种方法如何处理准确性、维护、可扩展性和布局变化，差异就变得明显。

传统网络抓取技术围绕结构构建。你编写选择器，测试它们，并希望HTML保持稳定。当页面可预测时，这种方法效果很好，并为你提供快速结果，开销最小。你可以获得干净的提取，因为每个字段都恰好位于你的规则期望的位置。

当结构发生变化时，问题就开始了。重命名的类、额外的包装器或重复的块都可能破坏抓取工具。修复它意味着更新你的规则并重新运行测试。这在小型项目上是可控的，但当你处理大型网站或广泛的URL集时就会变得昂贵。你需要支持的模板越多，你的抓取逻辑就越脆弱。

人工智能（AI）抓取将HTML作为文本读取并理解每个部分代表什么。它不是匹配特定标签，而是寻找含义。

准确性

当页面混乱或不一致时，这种差异就会显现出来，传统工具通常无法提取正确的值。人工智能（AI）模型仍然可以识别标题、价格、描述和元数据，因为它理解元素之间的关系。当页面不提供干净的标签时，它还可以填补空白或重新组织字段。

维护

传统抓取需要随着布局变化而不断更新。人工智能（AI）抓取需要的调整要少得多。你描述你想要的数据，只要意图清楚，模型就会适应。这减少了你保持脚本运行所花费的时间，特别是当网站经常变化时。

可扩展性

当你添加更多类别、部分或页面类型时，传统抓取变得更难管理。每个变化都需要新的逻辑。人工智能（AI）抓取保持接近单一指令。它自动处理差异，这使得在处理大型或多样化数据集时更容易扩展。

实际上，两种方法都有其位置。当HTML简单且稳定时，传统抓取仍然是最快的选择。当结构不可靠、内容混合，或者你想减少保持提取器运行所需的维护时，人工智能（AI）抓取表现出色。

开始使用人工智能（AI）抓取的最佳工具

许多平台声称提供人工智能（AI）辅助提取，但只有最好的网络抓取工具才能真正让你更容易地通过最少的设置获得干净的结构化数据。在本节中，你将找到一个精心策划的最佳抓取工具列表，以及它们适合的用户类型和它们处理的任务。

Decodo

使用Decodo的人工智能（AI）解析器，你不需要编写一行代码。它的工作方式是这样的，你将URL粘贴到Decodo的仪表板中，描述你想要的数据，然后点击运行。解析器分析HTML，使用人工智能（AI）解释内容和上下文，然后提取你要求的字段。除了数据之外，你还会获得自动生成的解析指令。这意味着如果你超越一次性任务，可以将相同的逻辑插入API工作流程。

当你将人工智能（AI）解析器与Decodo的完整网络抓取API（用于代理处理、JavaScript渲染和模板支持）结合使用时，你可以获得一个强大的端到端解决方案，用于大规模、稳定的网络数据收集。

Firecrawl

Firecrawl专为人工智能（AI）用例而构建。你给它一个URL，它会爬取网站，处理动态内容，并将页面转换为干净的Markdown、JSON、HTML，甚至截图。它提供干净的、LLM就绪的内容，这意味着在将内容传递给模型之前，你不必花时间剥离样板或修复混乱的标记。

在底层，Firecrawl管理代理、缓存、速率限制和JavaScript渲染的内容。当你希望一项服务处理长文章、文档或多页网站的爬取和提取，然后将结果发送到你自己的人工智能（AI）管道时，这很有用。

如果你是一名开发人员，希望通过简单的API调用将复杂页面转换为结构化的、模型就绪的数据，你会喜欢Firecrawl。它在诸如将整个知识库转换为Markdown用于RAG、将长博客文章解析为各个部分，或收集你稍后用LLM总结或标记的非结构化文本等任务上表现出色。

Universal LLM Scraper（Apify）

Apify上的Universal LLM Scraper是一个人工智能（AI）驱动的抓取工具，旨在"无需配置即可在任何网站上工作"。你使用LLM支持的引擎进行智能字段映射并返回JSON优先的输出。某些变体还包括自动分页、反机器人处理和缓存，以使重复运行更快、更便宜。

实际上，当你想说"从这些URL中提取标题、价格和关键属性"并让工具找出该数据在每个页面上的位置时，它很有用。Python API和Actor集成使从你自己的代码中运行变得简单。

如果你想要一个对开发人员友好但配置较少的工作流程，这个工具适合你。对于从许多不同模板中提取产品详细信息、文章元数据或其他结构化字段，而无需为每个布局维护自定义抓取工具，这是一个可靠的选择。

Browse AI

Browse AI专为想要通过浏览器界面抓取和监控网站的无代码用户而设计。你通过指向和点击你关心的元素来"训练"机器人，平台使用人工智能（AI）来构建列表并在布局变化时适应。

它的人工智能（AI）层在几个地方显现出来。它有助于变化检测，因此当网站移动内容时，机器人可以继续工作，并且它支持动态内容、验证码和其他通常会破坏简单抓取工具的问题。

它适用于监控产品列表、关注价格变化、填充潜在客户列表，或从混合文本、表格和媒体的页面中提取内容。

Thunderbit

Thunderbit打包为基于Chrome的工作流程。它针对想要毫不费力地抓取潜在客户或其他结构化数据的销售和运营团队。你用自然语言定义你想要的列，点击运行，人工智能（AI）抓取工具就会从页面填充这些字段。

如果你整天在浏览器中工作，需要快速、可重复的提取，例如从目录中收集联系信息、捕获产品属性，或构建你稍后将清理或丰富的小型自定义数据集，Thunderbit非常适合。

结论

人工智能（AI）抓取解决了使传统抓取在大规模上变得昂贵的维护问题。它适应布局变化，处理混乱的HTML，并让你描述你想要什么，而不是编写脆弱的选择器。如果你厌倦了每次网站更新时修复抓取工具，人工智能（AI）提取值得在你的下一个项目中测试。