PydanticIA+CrawlAI：一键将任何网站转化为AI知识库
2025年3月1日
大模型（LLM）彻底革新了我们与 AI 驱动的应用的交互方式。
然而，这些模型存在明显局限性：训练的知识有截止日期以及无法获取实时或某个领域非常深入的专业信息。
即便大模型能够进行网络搜索，获取的数据往往是非结构化、不完整或缺乏上下文的，从而导致幻觉、错误信息和不可靠输出。
在这种情况下， PydanticIA 和 CrawlAI 应运而生。
我们可以通过 PydanticIA 的结构化验证和 CrawlAI 的高效网页抓取，能够提供高度精选、结构化的知识库，从而显著增强大模型的能力。
这种被称为**检索增强生成（RAG）**的方法确保大模型能够提供准确且富含上下文的回答。
"知识最大的敌人不是无知，而是知识的假象。" ——斯蒂芬·霍金
CrawlAI 是什么？
CrawlAI 是一款开源网络爬虫框架，专为网站抓取设计，能将提取的内容格式化为大模型高效处理的形式。与传统爬虫不同， CrawlAI 专注于速度、效率和数据清洁度。
CrawlAI 的核心优势包括：
高速高效：快速处理网站内容，特别适合大规模数据提取。
专为大模型优化：将杂乱HTML转换为结构化、人类可读的Markdown，提升AI理解能力。
自动发现URL：利用网站地图提取并抓取整个网站，无需人工干预。
内存利用高效：即使同时处理多个页面也仅使用最少资源。
支持JavaScript渲染内容：不同于传统爬虫， CrawlAI 能与使用JavaScript框架的现代网页交互。
凭借这些优势， CrawlAI 成为一款强大的工具，能为大模型无缝提供结构化外部知识。
使用方法
在运行示例脚本前，请确保已安装必要依赖并正确配置Python环境。
安装必要包
执行以下命令安装所有必需依赖：
<span leaf="">pip install requests pydantic crawl4ai</span>
确保使用Python 3.8及以上版本
这些脚本使用类型提示和Pydantic结构化验证，在Python 3.8或更高版本中获得最佳支持。
检查网站可访问性
部分网站可能屏蔽爬虫或需要身份验证。
爬取前务必查看robots.txt文件。
理解网站地图和Robots.txt
执行网页抓取前，了解网站地图和robots.txt在网站中的作用至关重要：
什么是网站地图？
网站地图是结构化XML文件，列出网站上所有重要URL。搜索引擎主要用它高效爬取网站。网站地图通常位于：
<span leaf="">https://example.com/sitemap.xml</span>
对网络爬虫而言，网站地图极具价值，它提供直接方式发现所有相关页面，无需手动浏览网站。
什么是Robots.txt？
robots.txt 文件包含一组指令，告知网络爬虫允许或禁止访问网站的哪些部分。
它位于：
<span leaf="">https://example.com/robots.txt</span>
robots.txt文件示例：
<span leaf="">User-agent: *</span><span leaf=""><br></span><span leaf="">Disallow: /private/</span><span leaf=""><br></span><span leaf="">Allow: /public/</span>
这表示所有爬虫（User-agent:）禁止访问/private/目录，但允许访问/public/目录。
示例：从电商网站地图提取URL
对电子商务平台等大型网站，手动指定URL效率低下。
我们可从网站地图提取所有URL并高效抓取。
比如：
import requests
from xml.etree import ElementTree
from crawl4ai import CrawlAI
from pydantic import BaseModel, HttpUrl
from typing importList
class PageData(BaseModel):
title: str
url: HttpUrl
content: str
keywords: List[str]
# 从网站地图提取URL的函数
def get_sitemap_urls(sitemap_url: str) -> List[str]:
response = requests.get(sitemap_url)
tree = ElementTree.fromstring(response.content)
return [elem.text for elem in tree.findall('.//{http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9}loc')]
# 初始化爬虫
crawler = CrawlAI()
# 抓取多个页面的函数
def scrape_multiple_pages(urls: List[str]) -> List[PageData]:
results = []
for url in urls:
scraped_data = crawler.scrape(url)
results.append(PageData(
title=scraped_data.title,
url=url,
content=scraped_data.content,
keywords=scraped_data.keywords
))
return results
# 电子商务网站示例
sitemap_url = 'https://example.com/sitemap.xml'
urls = get_sitemap_urls(sitemap_url)
extracted_data = scrape_multiple_pages(urls)
# 打印结果
for data in extracted_data[:5]: # 打印前5个抓取页面
print(data.dict())
上面代码中：
get_sitemap_urls(sitemap_url) 从网站地图中提取所有URL。
CrawlAI 用于抓取每个页面内容。
scrape_multiple_pages(urls) 遍历URL并获取相关数据。
最终结果以结构化PageData对象存储，可用于大模型训练或分析。
代码调整建议
调整抓取逻辑：网站含有JavaScript加载的动态内容时，使用 Selenium或 Playwright等无头浏览器。
添加错误处理机制，应对请求失败或元素缺失情况。
优化性能：采用异步抓取（如asyncio）提高处理速度。限制请求频率避免被封禁。
尊重网站规则：抓取前务必查看 robots.txt文件。避免抓取私密或敏感数据。
隐私及法律风险防范
网络抓取虽然功能强大，但是避免道德和法律问题。
以下是关键最佳实践：
尊重Robots.txt：抓取前检查robots.txt文件，确保有权访问数据。
避免服务器负载过重：不要短时间内发送过多请求；使用限流或延迟防止服务器过载。
必要时获取许可：计划大量抓取使用数据时，考虑联系网站所有者获得明确授权。
避免抓取个人或敏感数据：除非有法律授权，否则不要收集个人可识别信息（PII）。
优先使用API：许多网站提供专为数据检索优化的官方API——可用时应优先选择而非网页抓取。
总 结
通过整合 PydanticIA 和 CrawlAI ，开发者能够克服过时或非结构化AI知识的局限。
CrawlAI 确保大模型获得清晰、结构化数据，而 PydanticIA 则高效验证和组织这些数据。
对电商、金融和研究等大规模应用，使用网站地图和并行处理能确保数据抓取和结构化的最佳效率。
这种方法显著提升AI应用的准确性和相关性，通过结构化知识检索使大模型成为专业领域的真正专家。
如果你正在使用大模型并追求准确性、结构化和效率， PydanticIA 和 CrawlAI 将是你AI工具箱中的必备工具。