2025年LLM的6大最佳網站爬蟲：評論和代理設置指南

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從GPT-1到Qwen2.5，大型語言模型（LLM）的訓練數據量激增了14,000倍。高質量、結構化的網絡數據是LLM迭代的核心“提要”，無論是構建RAG知識庫、訓練特定領域的模型（如醫學、法律），還是優化內容生成能力。然而，傳統爬蟲遠遠不能滿足LLM的需求：它們輸出帶有噪聲（廣告、頁腳）的凌亂超標記語言，與JavaScript渲染的動態內容作鬥爭，並且在大規模收集期間很容易觸發反抓取機制——導致IP禁令停止數據採集。

2025年LLM的6大最佳網站爬蟲：評論和代理設置指南

一份2025年AI爬蟲行業報告指出，73%的LLM從業者面臨兩個關鍵挑戰：選擇能夠輸出LLM就緒數據的爬蟲，以及解決IP阻塞問題。本指南全面解決了這些問題：它回顧了爲LLM量身定製的6個頂級網站爬蟲（涵蓋免費/開源和付費選項），解釋了它們的LLM適配優勢和實際用例，並詳細介紹瞭如何集成像IPFLY這樣的代理服務（無需客戶端）以確保穩定收集。到最後，您將能夠快速選擇合適的爬蟲並構建無縫的LLM數據採集工作流程。

爲LLM選擇網站爬蟲的核心標準

與傳統數據採集不同，LLM的爬蟲需要滿足4個核心標準，這些標準是區分”普通爬蟲”和”LLM友好爬蟲”的關鍵：

  • LLM就緒數據輸出：自動清除噪聲（廣告、導航欄）並輸出可直接用於LLM訓練或RAG集成的結構化格式（Markdown/JSON），降低數據預處理成本。
  • 動態內容處理：集成瀏覽器引擎（例如Playwright）來處理JavaScript渲染的頁面（例如社交媒體上的無限滾動、SPA應用程序），這些頁面佔高價值LLM數據源的68%。
  • 語義解析能力：使用LLM理解網頁結構，避免因網站佈局變化而失敗（依賴CSS/XPath的傳統爬蟲的常見痛點）。
  • 可擴展性和抗抓取適應性：支持大規模分佈式抓取，兼容代理服務，避免LLM訓練海量數據採集過程中的IP阻塞。

LLM的6大最佳網站爬蟲（2025評論）

基於上述標準，我們選擇了6個在LLM場景中表現出色的領先爬蟲（涵蓋開源和商業選項）。每個工具都根據核心特性、LLM適配、用例、優點和缺點進行評估，並附有實用的代碼示例。

1. FireCrawl：全方位LLM就緒數據引擎

FireCrawl是一個開源/商業爬蟲，專注於將Web內容轉換爲LLM就緒數據。它廣泛用於RAG系統構建和特定領域的LLM培訓。

核心特性和LLM適配優勢

  • 智能內容清理：AI自動過濾噪音並輸出乾淨的Markdown/JSON，可直接導入LangChain、LlamaIndex等LLM框架。
  • 全週期抓取：支持單頁抓取和深度網站抓取（可配置深度/限制），自動發現子頁面。
  • 動態渲染：集成Playwright來處理JavaScript渲染的頁面，使用waitFor參數來優化內容加載。

實用代碼示例（Python）

from firecrawl import FirecrawlApp

# Initialize FireCrawl (get API key from official website)
app = FirecrawlApp(api_key="YOUR_FIRECRAWL_API_KEY")

# Scrape single page and get LLM-ready Markdown
single_page_data = app.scrape_url("https://example.com/blog/llm-training", {
    "scrapeOptions": {"onlyMainContent": True}  # Only extract main content
})
print("Cleaned Markdown for LLM:", single_page_data["markdown"])

# Deep crawl website (e.g., product docs) for LLM training data
crawl_result = app.crawl_url("https://docs.llama.com", {
    "limit": 50,  # Crawl up to 50 pages
    "maxDepth": 3,  # Crawl depth
    "scrapeOptions": {"onlyMainContent": True}
})



    "maxDepth": 3,  # Crawl depth
    "scrapeOptions": {"onlyMainContent": True}
})

優點與缺點

  • 優點：高質量的LLM就緒輸出；無縫的LLM框架集成；企業級穩定性。
  • 缺點：本地部署需要多語言環境（Node. js/Python/Rust）；緩慢的動態內容抓取。

最適合

建立RAG知識庫，爲特定領域的LLM培訓收集行業報告/技術文檔，競爭對手內容監控。

2. Crawl4AI：LLM驅動的自適應爬蟲

Crawl4AI摒棄了傳統的CSS/XPath，使用LLM來理解網頁語義結構，使其高度適應佈局變化頻繁的網站。

核心特性和LLM適配優勢

  • LLM驅動的結構理解：使用GPT-4、Llama等來識別標題、主要文本和列表，無需重新配置規則即可適應網站修訂。
  • 動態反刮取：生成隨機用戶代理並支持代理輪換（與IPFLY兼容）。
  • 增量爬行：僅通過哈希比較抓取更新的內容，從而減少長期LLM數據更新的服務器負載。

實用代碼示例（Python）

from crawl4ai import Crawler

# Initialize Crawler with LLM model (supports open-source models)
crawler = Crawler(
    llm_model="gpt-3.5-turbo",
    prompt="Extract product name, price, and specs for LLM training"  # Custom LLM prompt
)

# Scrape e-commerce product page (adapts to layout changes)
data = crawler.scrape("https://example.com/product/llm-device")
print("Structured Data for LLM:", data["structured_data"])

優點與缺點

  • 優點：對動態網站的高適應性；降低維護成本；支持自定義LLM模型。
  • 缺點：依賴外部LLM服務（成本較高）；解析速度比基於規則的爬蟲慢。

最適合

從佈局變量網站（論壇、小型電子商務平臺）收集數據，長期LLM訓練數據監控，利基領域數據提取。

3. Scrapegraph-AI：圖驅動的無代碼爬蟲

Scrapegraph-AI使用圖結構化工作流和LLM生成爬取代碼，降低了非技術用戶收集LLM數據的門檻。

核心特性和LLM適配優勢

  • 爬蟲的自然語言：輸入文本指令（例如，“刮掉AI博客標題和LLM訓練摘要”）以自動生成Python代碼。
  • 可視化工作流：通過圖形可視化定義爬行邏輯（提取、存儲），支持條件分支和循環。
  • 本地LLM支持：與Ollama、Llama. cpp兼容，用於本地部署（敏感LLM訓練數據的數據隱私保護）。

優點與缺點

  • 優點：零代碼閾值；可視化操作；支持本地LLM以實現隱私合規性。
  • 缺點：不適合大規模分佈式爬行；受限於LLM代碼生成精度。

最適合

非技術用戶（產品經理、研究人員）收集小規模LLM訓練數據，爬蟲任務的快速原型驗證。

4. Jina AI Reader API：超簡單LLM數據提取器

Jina的Reader API是最簡單的爬蟲選項-無需代碼，只需在目標URL中添加前綴即可獲取乾淨的LLM就緒數據。

核心特性和LLM適配優勢

  • 零代碼操作：在URL之前添加r.jina.ai/以獲得乾淨的Markdown（例如https://r.jina.ai/https：//example.com/llm-article）。
  • 自動動態處理：後端處理JavaScript渲染，無需額外配置。
  • 輕鬆集成：可與Zapier、Make和電子表格配合使用，實現自動化LLM數據採集工作流程。

優點與缺點

  • 優點：非常易於使用；快速數據檢索；非常適合低代碼/無代碼LLM工作流程。
  • 缺點：只支持單頁抓取；免費版有請求限制；沒有深度抓取。

最適合

快速收集用於LLM分析的單頁內容（新聞、博客文章），將Web數據集成到低代碼LLM應用程序中。

5. EasySpider：開源無代碼視覺爬蟲

EasySpider是一個開源的可視化爬蟲，具有多線程和分佈式支持，適合技術和非技術用戶大規模收集LLM數據。

核心特性和LLM適配優勢

  • 可視化操作：直接在網頁上選擇目標內容；支持自動翻頁和循環點擊。
  • 多線程/分佈式：提高大規模LLM訓練數據採集的爬行效率。
  • 自定義代碼支持：嵌入Python代碼以進行復雜的數據清理，輸出結構化JSON以供LLM使用。

優點與缺點

  • 優點：免費開源；視覺+代碼混合；支持大規模抓取。
  • 缺點：動態內容處理比FireCrawl弱；需要基本配置來防抓取。

最適合

具有混合技術水平的團隊收集大規模LLM訓練數據（例如，電子商務產品數據、社交媒體內容）。

6. Scrapy+LLM插件：可定製的開源框架

Scrapy是一個經典的開源爬蟲框架；將其與LLM插件（例如scrapy-llm）相結合，可以實現自定義LLM數據處理，適合需要高度定製爬蟲的開發人員。

核心特性和LLM適配優勢

  • 高度定製：爲複雜的LLM數據採集場景（例如，多源數據聚合）開發自定義蜘蛛。
  • LLM插件集成：使用scrapy-llm添加語義解析和數據清理功能。
  • 分佈式擴展：集成Redis進行分佈式爬行，支持TB級LLM訓練數據採集。

實用代碼示例（Python）

import scrapy
from scrapy_llm import LLMParsePipeline

class LLMDataSpider(scrapy.Spider):
    name = "llm_data_spider"
    start_urls = ["https://example.com/ai-research"]

    custom_settings = {
        "ITEM_PIPELINES": {
            LLMParsePipeline: 300,  # LLM data cleaning pipeline
        },
        "LLM_PROMPT": "Clean text and extract research topics for LLM training"
    }

    def parse(self, response):
        yield {
            "raw_content": response.text,
            "url": response.url
        }

優點與缺點

  • 優點：高度可定製；支持海量數據採集；免費開源。
  • 缺點：技術門檻高；需要手動開發和維護；需要額外的配置來適應LLM。

最適合

開發者需要定製LLM數據採集工作流程，TB級大規模LLM培訓數據採集。

LLM爬行的關鍵：使用IPFLY代理避免IP禁令

LLM訓練需要收集數百萬個網頁，這很容易觸發反抓取機制（例如Cloudflare）並導致IP禁令。高質量的代理服務對於通過旋轉IP路由流量至關重要，模擬真實用戶訪問。在代理提供商中，IPFLY是LLM爬蟲場景的最佳選擇，特別是其無縫集成和高可用性。

爲什麼IPFLY在LLM爬蟲方面優於競爭對手

1.無客戶端設計：與爬蟲無縫集成

與需要客戶端安裝的Bright Data和Oxylabs不同，IPFLY沒有客戶端應用程序。它可以通過簡單地配置代理參數集成到上述所有爬蟲（FireCrawl、Crawl4AI、Scrapy）中——無需複雜的部署，節省開發人員的環境設置時間。

2.99.9%正常運行時間：穩定支持大規模LLM採集

IPFLY擁有覆蓋190多個國家的9000萬+動態住宅IP池，正常運行時間爲99.9%，高於Bright Data的99.7%和Oxylabs的99.8%。其住宅IP（來自真實的ISP）與真正的用戶IP無法區分，大大降低了禁令風險。對於全球LLM培訓數據採集（例如多語言語料庫），IPFLY的城市級地理定位確保了準確的區域數據訪問。

3.具有成本效益：對LLM初創公司和研究人員友好

IPFLY的現收現付模式起價爲0.8美元/GB，遠比Bright Data的3美元/GB或Oxylabs的7.5美元/GB（企業套餐）便宜。對於一家收集100GB LLM訓練數據的初創公司來說，IPFLY只需80美元，而Bright Data只需300美元——這對預算有限的團隊至關重要。

IPFLY與競爭對手：LLM爬蟲的比較

特色 IPFLY 光明數據 氧拉布
爬蟲集成難度 低（無客戶端，參數配置） 高（需要客戶端安裝） 高（需要專用API工具）
正常運行時間 99.9% 99.7% 99.8%
IP池 90M+住宅IP（190+國家） 72M+住宅IP 102M+混合IP
啓動定價 0.8美元/GB（現收現付） 3美元/GB（20GB=300美元） 300美元/40GB（企業）
地理定位 城市級（多區域LLM數據的理想選擇） 市級 市級

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2025年LLM的6大最佳網站爬蟲：評論和代理設置指南

實用：將IPFLY與Crawl4AI（Python代碼）集成

from crawl4ai import Crawler

# Configure IPFLY proxy (get credentials from IPFLY dashboard)
IPFLY_PROXY = {
    "http": "http://your_ipfly_username:your_ipfly_password@gw.ipfly.com:8080",
    "https": "https://your_ipfly_username:your_ipfly_password@gw.ipfly.com:8080"
}

# Initialize Crawler with IPFLY proxy
crawler = Crawler(
    llm_model="gpt-3.5-turbo",
    prompt="Extract AI research papers for LLM training",
    proxy=IPFLY_PROXY  # Integrate IPFLY proxy
)

# Scrape with proxy protection (avoid IP bans)
data = crawler.scrape("https://example.com/ai-research-library")
print("Structured LLM Data:", data["structured_data"])

如何爲您的法學碩士需求選擇合適的爬蟲

使用此決策樹根據您團隊的技術水平、數據規模和預算選擇最佳爬蟲：

  • 非技術用戶，小規模數據（≤1k頁）：Jina AI Reader API（最簡單）或Scrapegraph-AI（可視化操作）。
  • 開發人員，RAG/LLM框架集成：FireCrawl（無縫LangChain/LlamaIndex支持）。
  • 動態/佈局變量網站：Crawl4AI（LLM驅動的自適應解析）。
  • 大規模分佈式集合（≥100k頁）：Scrapy+LLM插件+IPFLY代理。
  • 具有混合技術水平的團隊：EasySpider（視覺+代碼混合）。

使用正確的爬蟲和IPFLY構建高效的LLM數據管道

選擇正確的網站爬蟲對於LLM培訓至關重要——無論您是非技術研究人員還是構建大規模數據管道的開發人員。FireCrawl、Crawl4AI和上面介紹的其他工具在不同的LLM場景中表現出色，但穩定的收集最終依賴於像IPFLY這樣的高質量代理。

IPFLY的無客戶端設計、99.9%的正常運行時間和成本有效性使其成爲LLM爬蟲的最佳代理選擇，優於Bright Data和Oxylabs等競爭對手。通過將正確的爬蟲與IPFLY相結合，您可以避免IP禁令，有效地收集乾淨的LLM就緒數據，並加速您的LLM開發過程。

準備好開始LLM數據採集了嗎？從本指南中選擇一個爬蟲，集成IPFLY代理，釋放您的LLM的全部潛力！er from this guide, integrate IPFLY proxy, and unlock the full potential of your LLM!

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IPFLY 代理IP
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