Trong nhiều năm, ngành trí tuệ web đã là một hệ thống hỗ trợ đáng tin cậy cho sự phát triển lớn dựa trên dữ liệu trong các ngành. Khi dữ liệu lớn ngày càng lớn hơn, các yêu cầu về cơ sở hạ tầng để đảm bảo luồng dữ liệu được duy trì trở nên khó khăn hơn. Trong những năm gần đây, AI đã có những bước nhảy vọt lớn nhất. Câu chuyện về cách ngành công nghiệp trí tuệ web đáp ứng các yêu cầu về quy mô và độ phức tạp không ngừng tăng lên cũng là câu chuyện về những bước tiến quan trọng gần đây nhất của AI nói riêng và công nghệ nói chung.
Cơ sở hạ tầng để xử lý mọi thứ cùng một lúc
Các công ty AI bước vào cuộc đua năm 2025 để xây dựng các công cụ đa phương thức có khả năng xử lý dữ liệu âm thanh và video một cách đáng tin cậy và hiệu quả. Tham vọng như vậy tạo ra áp lực ngay lập tức lên cơ sở hạ tầng dữ liệu. Bộ dữ liệu video có số lượng theo cấp số nhân “nặng hơn” so với văn bản viết, khó xử lý hơn và đòi hỏi nguồn lực lớn hơn nhiều để thu thập ở quy mô cần thiết để đào tạo các mô hình nâng cao.
chúng tôi có dự đoán sớm việc xử lý dữ liệu đa phương thức sẽ sớm trở thành một trong những lĩnh vực quan trọng nhất của AI. Ngay cả khi đã chuẩn bị, khi đến lúc cung cấp năng lượng cho AI đa phương thức, vẫn còn rất nhiều việc phải giải quyết.
Ví dụ: sự đồng ý của người sáng tạo đã trở thành chủ đề nóng trong đào tạo AI, đặc biệt đối với nội dung phức tạp như video có kịch bản, được sản xuất tốt. Tuy nhiên, ngay cả khi được cấp phép đào tạo, việc chuyển các video được cấp phép thành nguồn có đạo đức,Bộ dữ liệu sẵn sàng cho AI đòi hỏi nỗ lực và cơ sở hạ tầng.
TNW City Coworking Space – Nơi công việc tốt nhất của bạn diễn ra
Một không gian làm việc được thiết kế để phát triển, hợp tác và có cơ hội kết nối vô tận ở trung tâm công nghệ.
Chúng tôi đã phát triển API dữ liệu video để xử lý toàn bộ quy trình: từ tìm video và kênh có liên quan đến trích xuất dữ liệu và siêu dữ liệu công khai mà không cần nhóm cần xây dựng và duy trì trình thu thập dữ liệu của riêng họ. Những giải pháp như vậy trở thành đường hầm xa lộ, cho phép dữ liệu công cộng và được cấp phép di chuyển nhanh chóng từ web đến phòng thí nghiệm AI.
Điều đó cho thấy, việc di chuyển các tệp video lớn trên quy mô lớn sẽ tạo ra vấn đề về thông lượng. Proxy băng thông cao giải quyết vấn đề này với băng thông chuyên dụng hơn 200 Gbps và kết nối lâu dài được tối ưu hóa để tải xuống video. Cơ sở hạ tầng thông thường không được xây dựng để xử lý nhiều dữ liệu cùng một lúc.
Truy cập dữ liệu liên tục với trình duyệt không có giao diện người dùng
Cuộc trò chuyện xung quanh các tác nhân AI đã thay đổi nhanh chóng trong suốt năm 2024, khi các chuyên gia trong ngành nhận ra rằng câu hỏi thực sự vào lúc này không phải là họ có thể tự động hóa những gì mà là liệu họ có quyền truy cập web đáng tin cậy trên quy mô lớn hay không.
Hóa ra, câu trả lời hầu hết là không. Độ phức tạp của trang web tăng lên. Việc đảm bảo quyền truy cập tự động ổn định trở nên khó khăn hơn, đặc biệt là trên các trang web nặng về JavaScript. Các hệ thống đại lý thực hiện các hành động trực tuyến do người dùng hướng dẫn sẽ không đầy đủ nếu không có một liên kết quan trọng.
Những liên kết này là trình duyệt không đầu có thể thích ứng với cấu trúc trang web động, thực hiện nhiều hành động đơn giản và phức tạp đối với các máy mà chúng tôi muốn làm việc cho mình, chẳng hạn như nhấp và cuộn.
Thích ứng với các công cụ tìm kiếm trực tuyến được hỗ trợ bởi AI
Bắt đầu từ giữa năm 2024các trang kết quả tìm kiếm truyền thống đã được bổ sung bằng các câu trả lời do LLM tạo, tổng quan về AI và giao diện đàm thoại. Điều này có nghĩa là các tổ chức hiện cần theo dõi cách thương hiệu của họ xuất hiện trong các phản hồi AI này, một thách thức đủ khác biệt để tạo ra danh mục riêng: Tối ưu hóa công cụ sáng tạo (GEO).
Mục tiêu API Web Scraper chuyên dụng đối với các nền tảng như ChatGPT, Perplexity và các công cụ tìm kiếm AI khác là một cách để chấp nhận điều đó “tìm kiếm trực tuyến” bây giờ có ý nghĩa nhiều hơn so với chỉ vài năm trước. Cụ thể là, họ trích xuất thông tin chi tiết LLM phong phú, nhắm mục tiêu theo địa lý chính xác như những gì người dùng thực nhìn thấy, điều này cho phép các tổ chức giám sát cách cảm nhận thương hiệu của họ, theo dõi cách đối thủ cạnh tranh xuất hiện trong phản hồi của AI và đo lường sự hiện diện của họ trong lớp kết quả tìm kiếm mới này.
Đối với các công ty AI, những máy quét này cung cấp nguồn dữ liệu bổ sung để đào tạo mô hình và kỹ thuật nhanh chóng. Khả năng thu thập dữ liệu có cấu trúc từ giao diện tìm kiếm AI ở quy mô lớn báo hiệu sự hiểu biết rằng hình thức khám phá thông tin trực tuyến đang được viết lại theo thời gian thực.
Bộ dữ liệu được tạo sẵn trên các công cụ trích xuất
Mặc dù trong những năm gần đây, sự chú ý của ngành tập trung vào sự phát triển bùng nổ của AI, dữ liệu web vẫn cần thiết cho các lĩnh vực phụ thuộc vào dữ liệu từ rất lâu trước khi LLM xuất hiện. Đặc biệt, thương mại điện tử luôn hoạt động dựa trên khả năng tiếp cận thông tin cạnh tranh chất lượng cao: dữ liệu về giá, mức tồn kho, đánh giá của khách hàng, danh mục sản phẩm, v.v. Mặc dù điều đó không thay đổi nhưng những kỳ vọng về cách phân phối dữ liệu đó chắc chắn sẽ có.
các Nền tảng dữ liệu web thương mại điện tử phản ánh một xu hướng rộng hơn: người mua đôi khi muốn các sản phẩm dữ liệu hoàn thiện hơn là các công cụ để sản xuất chúng. Nói cách khác, các tổ chức ngày càng yêu cầu các bộ dữ liệu có cấu trúc rõ ràng, sẵn sàng để sử dụng ngay lập tức và công việc trích xuất đã được thực hiện. Đối với các nhà cung cấp, điều này mở ra những khả năng mới để nâng cao chuỗi giá trị và mở rộng lợi nhuận của họ.
Rào cản kỹ thuật, thấp hơn bao giờ hết
Về lý thuyết, dữ liệu web công cộng là tài nguyên được chia sẻ cho mọi người. Tuy nhiên, trên thực tế, việc trích xuất nó trên quy mô lớn không chỉ đòi hỏi kỹ năng kỹ thuật và túi mỡ mà còn cả khả năng bảo trì liên tục khi các trang web tiếp tục thay đổi. Các nền tảng thu thập dữ liệu cũng có xu hướng cố tình gây khó khăn cho việc truy cập vào dữ liệu công khai mà họ kiểm soát, vì vậy chỉ những công ty có ngân sách lớn mới có thể chi trả cho loại hình thu thập dữ liệu thúc đẩy các quyết định cạnh tranh.
AI mang đến cơ hội để đảo ngược động thái này. Studio AI Oxylabs bao gồm năm công cụ hoạt động thông qua lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên: AI-Crawler, AI-Scraper, Browser Agent, AI-Search và AI-Map. Người dùng mô tả dữ liệu họ cần thay vì viết mã. Những công cụ này phát triển từ các giải pháp mà chúng tôi đã xây dựng cho nhóm của mình để giúp công việc hàng ngày của chúng tôi trở nên dễ dàng hơn. Chẳng bao lâu sau, mọi người đã thấy rõ mức độ hữu ích của chúng trong nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.
Đặt nó và quên nó đi
Bảo trì là cái thách thức đối với việc thu thập dữ liệu do AI cung cấp. Cho dù hệ thống được cấu hình tốt đến đâu thì hiệu quả của nó chắc chắn sẽ giảm theo thời gian khi các trang web thay đổi cấu trúc. Vì điều này, câu hỏi đặt ra là: tổ chức có thể làm gì để giảm chi phí bảo trì?
Đi vào trình phân tích cú pháp tự phục hồi, một bước tiến quan trọng hướng tới “đặt nó và quên nó đi” lý tưởng. Với các cài đặt trước này, các lỗi phân tích cú pháp được tự động xác định và khắc phục nhờ khả năng AI của cơ sở hạ tầng. Điều này làm giảm công việc bảo trì thủ công, cải thiện độ tin cậy và tăng tốc độ phục hồi khi xảy ra sự cố, đưa việc trích xuất tự động đến gần hơn với thực tế.
Con đường phía trước
Các hạn chế trên web tiếp tục gia tăng, thúc đẩy nhiều trường hợp sử dụng hơn hướng tới các giải pháp cao cấp có thể duy trì độ tin cậy bất chấp các biện pháp phòng vệ ngày càng phát triển. Proxy ISP chuyên dụng, cung cấp IP hoàn toàn chuyên dụng từ các nhà cung cấp đáng tin cậy như Comcast, Verizon, Orange và Vodafone, với khả năng độc đáo để chọn nhà cung cấp ASN cụ thể, thể hiện một phản ứng đối với thực tế này. Khi những trở ngại đối với việc tự động hóa trở nên phức tạp hơn, chất lượng của cơ sở hạ tầng proxy trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.
Nhưng cơ sở hạ tầng chỉ là một phần của câu trả lời. Thách thức lớn hơn là đảm bảo rằng dữ liệu web công cộng vẫn có thể truy cập được cho các mục đích nghiên cứu và kinh doanh hợp pháp, khi một số người tìm kiếm quyền truy cập đặc quyền theo những cách ngày càng hung hãn. Các giải pháp xuất hiện vào năm 2025 minh họa rằng ngành này hướng tới việc xây dựng các hệ thống thu thập dữ liệu công cộng bền vững, có trách nhiệm và ngày càng tự chủ. Khả năng chống chọi của các hệ thống này trước thế hệ thách thức tiếp theo sẽ quyết định liệu trí tuệ web vẫn là lợi thế cạnh tranh hay trở thành một thứ xa xỉ mà chỉ những tổ chức có nguồn lực tốt nhất mới có thể mua được.
Nguồn The Next Web