Збір даних для навчання AI та LLM
Побудова датасетів для навчання моделей і RAG-пайплайнів означає скрейпінг у масштабі вебу, де на першому місці — комплаєнс та етично отримані IP. Як обирати проксі та scraping API для AI-даних.
Топ-6 провайдерів для цієї задачі
Оцінка PROXYDECK редакції на основі тестів за останні 6 місяців. Враховували success rate саме на цьому таргеті, ціну, толерантність до use-case і compliance-питання.
ⓘ Кнопки переходу можуть бути партнерськими посиланнями: ціна для вас не змінюється, комісія не впливає на оцінки. Як ми заробляємо
Як налаштувати — покроково
1. Визначтеся: керований API чи проксі напряму
Якщо мета — датасет, а не платформа для краулінгу, керований scraping API доведе вас до результату швидше: він бере на себе ротацію, headless-рендеринг та anti-bot, тож ваша команда пише парсери, а не інфраструктуру.
2. Отримуйте IP етично
Походження даних для навчання моделей під пильною увагою. Використовуйте opt-in, етично отримані residential і зберігайте запис про URL-джерело та статус robots.txt для кожного документа.
3. Дедуплікуйте до збереження
Краули веб-масштабу на 30–50% складаються з дублікатів. Хешуйте і дедуплікуйте на етапі інжесту — це одразу зрізає витрати на сховище, шум у навчанні та трафік.