適用於LLM的最佳網站爬蟲：高品質資料收集指南

21次閱讀

大型語言模型（LLM）的好壞取決於其所訓練的資料。無論您是為特定任務建構客製化 LLM，還是使用最新資訊來增強現有模型，都需要結構化、相關且豐富的網路資料。但為 LLM 訓練而爬取網頁並不像一般資料收集——傳統爬蟲難以處理動態內容、混亂的 HTML 以及反爬蟲機制。這就是 LLM 專用網站爬蟲的價值所在：這些工具旨在像人類一樣理解網頁內容，以 LLM 友善的格式輸出資料，並能適應不斷變化的網站結構。

如果您想知道哪些爬蟲真正能滿足 LLM 訓練需求，本指南將詳細分析最佳選項、關鍵功能，以及如何透過正確的支援克服常見問題（例如 IP 封鎖）。讓我們深入探討。

何謂「適用於 LLM」的網站爬蟲？

並非所有爬蟲都適合 LLM 訓練。與傳統爬蟲（依賴 XPath 或 CSS 選擇器等固定規則）不同，最適合 LLM 的爬蟲具備三項核心特質：

1.AI 驅動的語義理解

它們運用 LLM 能力「閱讀」網頁，過濾掉雜訊（廣告、導航選單），僅提取有意義的內容——當網站變更結構時無需手動更新規則。

2.LLM 友善的輸出格式

它們能自動將原始網路資料轉換為模型偏愛的格式：Markdown、JSON 或純文字——省去清理雜亂 HTML 的步驟。

3.適應現代網路挑戰

它們能處理動態內容（JavaScript 渲染頁面）、多頁面導航，以及 LLM 訓練經常需要的媒體提取（圖片、影片）。

簡言之，針對 LLM 設計的爬蟲能將「資料收集」轉化為「立即可用的訓練材料」，將人工作業降至最低。

適用於 LLM 的最佳網站爬蟲（精選前五名）

以下是最可靠的 LLM 訓練用爬蟲——皆為開源或易於使用，功能專為模型需求量身打造，著重於速度、品質與相容性。

1. Crawl4AI：超快速開源強者

Crawl4AI 因其速度與多功能性而成為 LLM 開發者的最愛。它 100% 開源，專為 AI/LLM 應用程式設計，擅長處理複雜的網路內容。

LLM 關鍵功能：

支援 JSON、HTML 或 Markdown 輸出資料——非常適合直接輸入 LLM
支援多瀏覽器整合（Chromium、Firefox、WebKit）與動態內容渲染
可提取所有媒體類型（圖片、音訊、影片）與 XML 詮釋資料，適合多模態 LLM
支援批次 URL 爬蟲，可擴大訓練資料收集規模

最適合： 需要免費且可客製化工具進行大規模資料擷取的開發者

2. Scrape Graph AI：邏輯驅動爬蟲，適用於結構化資料

Scrape Graph AI 運用 LLM 與邏輯圖譜建構客製化爬蟲工作流程——大多數情況無需編寫程式碼。它非常適合提取 LLM 學習模式所需的結構化資料（表格、清單、產品詳細資訊）。

LLM 關鍵功能：

可透過自然語言提示建立爬蟲「圖譜」（例如：「從此期刊網站提取所有科學論文標題與作者」）
支援本機文件（XML、JSON、Markdown）與網頁
提供乾淨的結構化輸出，減少 LLM 預處理時間

最適合： 非技術使用者或需要針對性結構化訓練資料的團隊

3. LLM-Scraper：型別安全，模型兼容性佳

LLM-Scraper 是一個 TypeScript 函式庫，可與熱門 LLM（OpenAI、Gemini、Llama 3 等本地模型）無縫整合。專為希望在運用 LLM 智慧的同時完全掌控資料提取過程的開發者而打造。

LLM 關鍵功能：

支援 4 種資料格式（HTML、Markdown、文字、圖片）以配合不同 LLM 輸入需求
使用 Zod 提供型別安全輸出，確保訓練資料的一致性
搭配 Playwright 以可靠渲染動態內容

最適合： 建構具特定模型需求之客製化 LLM 管線的開發者

4. Crawlee-Python：企業級擴充性

Crawlee-Python（來自 Apify）是將 AI/LLM 功能與工業級爬蟲能力結合的強大函式庫，非常適合需要在不犧牲品質的前提下大規模收集資料的團隊。

LLM 關鍵功能：

整合 Beautiful Soup 與 Playwright 以靈活提取內容
支援代理伺服器輪換（避免封鎖的關鍵）與無頭/有頭瀏覽模式
可提取檔案（PDF、圖片）並將其轉換為 LLM 可讀格式

最適合： 需要一致且大量資料來建構量產等級 LLM 的團隊

5. CyberScraper 2077：使用者友善的 AI 驅動提取

CyberScraper 2077 是具備圖形介面的工具，非常適合初學者或沒有編程資源的團隊。它運用 OpenAI/Gemini 或本地 LLM 提取資料，讓非開發者也能輕鬆使用。

LLM 關鍵功能：

可將資料匯出為 JSON、CSV、Excel 或 SQL 格式——立即可用於 LLM 訓練管線
支援 Tor 網路以進行安全爬蟲與存取受限內容
直覺式介面，可使用自然語言提示設定爬蟲任務

最適合： 希望無需技術門檻即可收集 LLM 訓練資料的小型團隊或業餘愛好者

LLM 爬蟲面臨的重大挑戰：反爬蟲與 IP 封鎖

即使是最優秀的爬蟲也會遇到反爬蟲措施的阻礙。大多數網站會封鎖來自相同 IP 的重複請求、標記「機器人行為」，或使用 CAPTCHA 阻擋爬蟲。對於需要爬取數百甚至數千頁面的 LLM 訓練而言，這意味著資料收集中斷與時間浪費。

這正是像 IPFLY 這樣可靠的代理服務能發揮關鍵作用的地方。IPFLY 的動態住宅代理可解決 LLM 爬蟲面臨的核心問題：

無法偵測的 IP： 源自 190 多個國家/地區的真實終端用戶裝置，模擬人類瀏覽行為——不再被標記為機器人

自動輪換： 每次爬蟲請求都使用新 IP，避免封鎖並確保資料收集不中斷

高併發支援： 可處理大量請求，對擴大 LLM 訓練資料集至關重要

通訊協定相容性： 與上述所有爬蟲無縫搭配使用（支援 HTTP/HTTPS/SOCKS5），無需重新設定工作流程

例如，將 Crawlee-Python 與 IPFLY 配對使用，可讓您在訓練 LLM 時爬取數千個網頁而不會遭遇任何 IP 封鎖——將片段化的資料收集過程轉變為流暢高效的作業。IPFLY 99.9% 的正常運作時間保證您絕不會在收集 LLM 所需高品質資料時中斷進度。

如何選擇合適的 LLM 網站爬蟲（5 大關鍵標準）

面對眾多選項，請依據以下因素挑選符合您 LLM 目標的爬蟲：

1.AI 驅動的適應性

優先考慮使用 LLM 理解內容（而非僅遵循規則）的爬蟲——它們能在網站結構變更時無需手動更新即可自動適應

2.輸出格式相容性

確認爬蟲能以您的 LLM 偏好的格式輸出資料（文字導向模型使用 Markdown，結構化學習使用 JSON，多模態 LLM 使用圖片）

3.反爬蟲抗性

選擇支援代理伺服器整合的爬蟲（上述所有選項皆支援）——這是大規模 LLM 訓練的必要條件

4.擴充性

如果您正在建構大型 LLM，請選擇 Crawl4AI 或 Crawlee-Python 等能處理批次爬蟲與高請求量的工具

5.易用性

非開發者應選擇 Scrape Graph AI 或 CyberScraper 2077；開發者則可客製化 LLM-Scraper 或 Crawlee-Python

LLM 網路爬蟲的道德與合規準則

別讓不當的資料收集行為毀了您的 LLM。請遵守以下規則以確保合規：

遵守 robots.txt： 檢查網站的 robots.txt 檔案，確認允許爬取的頁面

避免敏感資料： 切勿在未經許可的情況下爬取個人資訊（電子郵件、身分證號）或受版權保護的內容——這會違反 GDPR/CCPA 及智慧財產權法

限制請求速度： 不要使伺服器過載——間隔發送請求以模擬人類瀏覽行為（IPFLY 可透過調節流量來協助此點）

想要存取被封鎖的海外學術資料庫、地理限制串流平台或跨境平台後端？別讓地理屏障阻礙您！立即造訪 IPFLY.net 取得特定區域代理伺服器（190 多個國家/地區），然後加入 IPFLY Telegram 社群——取得「解鎖 Netflix 美區/BBC 英國的逐步指南」與「跨境學術資源存取技巧」。輕鬆繞過限制，自由存取全球資源！