爬虫产生于『互联网』初期，随着『互联网』技术、大数据技术与应用的发展而得到快速进化。进入了大模型时代，我们也不禁要问： 在大模型时代，爬虫能做什么，爬虫会被时代抛弃吗？本文就聊聊这个问题。先说结论，爬虫作为一种经典的『互联网』技术，在大模型时代仍是必不可少的技术，但存在很多挑战。
大模型给爬虫带来的机遇、任务
一、大模型的联网搜索离不开爬虫
大模型本质上是一种预训练模型，也就是先用大量语料训练过。然而由于信息更新迭代很快，大模型不可能及时跟上这种实时更新的信息。同时，在面对用户各种复杂问题时，基于语言模型的概率生成机制，大模型也很难准确地回答问题。在这两方面的驱动下，我们可以看到 大模型已经离不开联网搜索。
而这项功能的主要技术手段就是爬虫。大模型对用户的问题进行关键词提取，并到搜索引擎（如阿里夸克）检索，最后大模型对检索结果进行分析整合。当我们自己本地部署大模型应用时，就可以需要根据自己的需求编写实时性更高的爬虫系统，以满足大模型应用需求。
二、大模型智能体应用
智能体是指能够感知环境并自主采取行动以实现特定目标的实体，它并不是一个新概念，关于智能体的自主性、反应性、主动性、社会性和进化性这5个基本属性，也是很早就提出来的。但是直到大模型的出现，基于大模型的智能体才具备实现这5个属性的能力，因此许多大模型也都提供了搭建智能体的创建工具或平台。对于特定领域的智能体，通常需要提供知识库、语料给它，而这些 知识的收集处理通常离不开爬虫技术。
三、大模型的训练和微调
GPT-4训练数据量达13万亿Token，这么大的量离不开『互联网』大数据。大模型的大部分语料都是来自第三方爬虫CommonCrawl所抓取的语料，但是这个爬虫并非的是『互联网』全量抓取，也并非针对一些网站的持续采集，而是有一定随机性。CommonCrawl侧重于英文语料，中文占比很少。为了构建自己的大模型，也就需要采集相关的语料。
四、传统应用
虽然大模型能力很强，但是它并不能处理我们所有的事务。在大模型时代，我们仍需要进行舆情监测、仍需要进行社交网络分析等等各类传统任务。在这些应用中，即使通过大模型的联网搜索也是无法满足我们要求。因此，针对这些任务仍需要我们按照『互联网』大数据的处理逻辑进行。例如， 网络舆情分析、知识图谱构建、社交网络分析、金融舆情分析、商品评论分析等等，都遵循了爬虫采集、监测、Web内容处理、分析、挖掘等主要环节。
大模型给爬虫带来的挑战
1.数据污染
2.合规性更显重要
随着《网络安全法》、《数据安全法》等法律法规的实施，违规爬取可能面临法律诉讼。未经授权抓取某电商平台数据用于训练大模型，可能被认定为侵犯商业秘密、版权©️或隐私权。抓取用户生成内容（UGC）需遵守GDPR、CCPA等隐私法规，未经同意抓取『社交媒体』用户数据，则可能面临高额罚款。
3.LLM的高成本
，在考虑大模型时代的爬虫技术与应用方法之后，提出了爬虫的五个技术特性，并围绕普通爬虫、动态爬虫、主题爬虫、微博爬虫、DeepWeb爬虫以及相关数据处理进行了内容编写，并提供大量爬虫及『互联网』大数据分析的代码和案例，是当前爬虫及应用值得信赖的教材。
