Генеративный ИИ в сборе веб-данных: вызовы и инновации

21 November 2024

image

Использование искусственного интеллекта повышает EBITDA компаний на 1–5%. При этом потенциал внедрения нейронных сетей в бизнесе не исчерпан. Генеративный ИИ для анализа данных и получения «сырых» наборов сведений повышает скорость обработки информации и автоматизирует рутинные операции. Такие действия включают покупку обновляемых прокси, доступ через них к интернет-платформам, поиск паттернов в веб-сведениях в реальном времени, а также предиктивный анализ. Прежде чем обрабатывать запросы на естественном языке и понимать специфику предложенных для скрейпинга сайтов, ИИ-модели вроде ChatGPT проходят специальное обучение. А это подразумевает сбор гигабайтов общедоступной онлайн-информации.


Astro, как корпоративная инфраструктура для сбора данных, предлагает купить серверные прокси, резидентные и 3G/4G/LTE. В 2025 году благодаря строгому соответствию требованиям KYC/AML и полной совместимости с внешним программным обеспечением, Astro помогает бизнесу в сборе данных с ИИ и для машинного обучения с учетом инноваций, которые описаны ниже.

Скрейпинг с ИИ и для машинного обучения через лучшие резидентные и мобильные прокси Astro

Модели на базе машинного обучения (Gemini, Copilot, Claude, ChatGPT и другие) собирают, обрабатывают и предоставляют информацию в ответ на промпты, то есть пользовательские запросы на естественном (а не машинном) языке. В отличие от традиционного ИИ, который подходит для лимитированного числа задач, генеративный искусственный интеллект справляется с открытыми и аналитическими запросами. А при обучении на целевых данных способен искать URL сайтов с нужным контентом, скачивать оттуда искомые показатели, подключать и пробовать прокси бесплатно.

Основные различия между двумя ИИ-технологиями:

Аспект Традиционный ИИ Генеративный ИИ
Цель Решение конкретных задач: кластеризация, ценообразование и пр.  Открытые запросы с вариантами ответов (зависят от настроек).
Интеграция Автономные инструменты с ограниченной интерактивностью.  Бесшовная работа с ПО других разработчиков, лучшими резидентными и мобильными прокси 2025 года, браузерами, балансировщиками нагрузки.
Информационные потребности  Структурированные данные, специфичные для выбранного веб-домена.  Структурированные и неструктурированные данные.
Инфраструктура Ограниченная в параметрах, ориентирована на малый и средний бизнес.  Комплексная инфраструктура, создание которой требует повышенных затрат и экспертных знаний. Востребована у корпораций. 
Юридические аспекты Низкие риски из-за ограниченных объемов данных. Комплексные вопросы авторского права на информацию, необходимость работать с публичными интернет-сведениями и покупать обновляемые прокси у этичных инфраструктур для получения данных (Astro).

Зависимость нейронных сетей от качества и объема исходных данных сформировало к трендам веб-скрапинга:

  • Рост спроса на открытую информацию из различных источников;
  • Необходимость бесплатно пробовать прокси, чтобы убедиться в этичности провайдера и собирать данные, никому не навредив;
  • Усиление защитных мер сайтов, появление SaaS-решений по обнаружению автоматизированных запросов.

Методы сбора данных с ИИ: сложности, решения и инновации

Применение генеративного ИИ в сборе интернет-данных сталкивается со сложностями. Это не только необходимость покупать в 2025-м серверные прокси в достаточном для работы объеме, но и вопросы автоматизации, соответствия политикам этики и пр.:

Область деятельности Подробности Решения
Качество данных    Комплексные меры для поиска дезинформации или вредоносного контента. 
  • Системы контроля качества (Dataiku, Talend);
  • Фильтры данных на основе машинного обучения;
  • Приобретение лучших резидентных и мобильных прокси с геотаргетингом в нужной геолокации.
Управление датасетами Обработка и обучение на рынке big data-технологий может привести к ошибкам и предвзятостям в итоговых подборках сведений. 
  • Автоматизация пайплайнов (Apache Airflow, Alteryx);
  • Расстановка меток приоритетности информации (Snowflake);
  • Регулярные аудиты собранных интернет-сведений (Databricks).
Соответствие принципам этики Устранение нарушений авторских прав, использования пользовательских персональных данных, несоблюдение условий скрейпинга.
Верификация источников сведений  Трудности идентификации и применения информации. 
  • Настройка инструментов отслеживания данных (Apache Atlas, Collibra);
  • Ведение логов при скрапинге (Elasticsearch, Datadog).
Защитные алгоритмы целевых сайтов Увеличение числа решений для защиты веб-ресурсов от роботов и популярность платного доступа («пейволлов»).

Зачем покупать обновляемые прокси Astro для скрапинга через генеративный ИИ

Нейронные сети служат ассистентами в получении релевантной и актуальной информации из интернета, хотя напрямую не являются скрейпинг-программами. Генеративный ИИ:

  1. Пишет программный код для headless-браузеров и сопутствующих библиотек;
  2. Обрабатывает CAPTCHA;
  3. Структурирует датасеты;
  4. Ищет взаимосвязи и тренды в итоговых наборах информации.

Перечисленные функции позволяют получать бизнес-инсайты о ситуации на рынке или делать средне- и долгосрочные прогнозы на основе этичных и законных процедур веб-скрапинга. 

Astro в 2025 году предоставляет для покупки обновляемые прокси, полученные этичным путем с согласия обладателей IP-адресов. Каждый порт поддерживает API, SOCKS5/HTTP(S) и TCP-шифрование, а также таргетинг на уровне страны, города или интернет-провайдера. 

Зарегистрируйтесь на сайте Astro, чтобы попробовать бесплатно прокси с вашим ИИ-фреймворком или собрать онлайн-данные для машинного обучения.

Назад Назад на Главную