Collecte de données d'entraînement pour AI & LLM
Construire des datasets pour l'entraînement de modèles et des pipelines RAG, c'est scraper à l'échelle du web avec la conformité et des IP d'origine éthique en tête. Comment choisir ses proxies et ses API de scraping pour les données AI.
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Configuration — étape par étape
1. Décider : API managée ou proxies bruts
Si l'objectif est un dataset et non une plateforme de crawling, une API de scraping managée vous y mène plus vite — elle gère la rotation, le rendu headless et l'anti-bot, pour que votre équipe écrive des parseurs et non de l'infra.
2. Sourcer de manière éthique
La provenance des données d'entraînement est scrutée. Utilisez du residential opt-in d'origine éthique et conservez un registre des URL sources et du statut robots.txt pour chaque document.
3. Dédupliquer avant de stocker
Les crawls à l'échelle du web contiennent 30–50% de contenu dupliqué. Hachez et dédupliquez à l'ingestion — cela réduit d'un coup le stockage, le bruit d'entraînement et la dépense de bande passante.