自适应爬行：构建按需增长的动态知识

发布于 2025 年 1 月 29 日 · 阅读时长 8 分钟

作者： unclecode • 在X/Twitter上关注我，获取更多网页抓取见解

知识电容器

想象一下，一个电容器储存能量，并在需要时精确释放。现在想象一下信息。这就是自适应爬取——我创造的一个术语，用来描述一种截然不同的网络爬取方法。我们不像传统深度爬取那样依靠蛮力，而是动态地构建知识，根据查询和情况不断增长，就像一个生物体对其环境做出反应一样。

这不仅仅是又一次爬取优化。这是一种范式转变，从“爬取一切，抱有最好的希望”到“智能爬取，知道何时停止”。

我为什么要建造这个

我见过太多初创公司因为一个危险的误解而浪费资源：LLM 能让一切变得高效。其实不然。LLM 能使一切成为可能，但未必能使其变得智能。当你将暴力爬取与 LLM 处理结合起来时，你不仅仅是在浪费时间，还在代币、计算资源和机会成本上浪费金钱。

考虑一下这个现实： - 传统的深度爬取：500 页 → 50 个有用的 → 15 美元的 LLM 代币 → 浪费 2 个小时 - 自适应爬取：15 页 → 14 个有用的 → 2 美元的代币 → 10 分钟 → 成本降低 7.5 倍

但这并不是说要少爬，而是要正确地爬。

信息理论基金会

### 🧮 **Pure Statistics, No Magic** My first principle was crucial: start with classic statistical approaches. No embeddings. No LLMs. Just pure information theory:

# Information gain calculation - the heart of adaptive crawling
def calculate_information_gain(new_page, knowledge_base):
    new_terms = extract_terms(new_page) - existing_terms(knowledge_base)
    overlap = calculate_overlap(new_page, knowledge_base)

    # High gain = many new terms + low overlap
    gain = len(new_terms) / (1 + overlap)
    return gain

This isn't regression to older methods—it's recognition that we've forgotten powerful, efficient solutions in our rush to apply LLMs everywhere.

Web 爬虫的 A*

自适应爬虫实现了我所说的“信息嗅探”——类似于 A* 寻路算法，但用于知识获取。每个链接的评估不是随机的，而是根据其对当前和未来查询贡献有意义信息的概率进行的。

🎯

The Scenting Algorithm:
From available links, we select those with highest information gain. It's not about following every path—it's about following the right paths. Like a bloodhound following the strongest scent to its target.

智力的三大支柱

1. 覆盖范围：广度传感器

衡量你的知识覆盖查询空间的能力。不仅仅是“我们有页面吗？”，而是“我们有正确的页面吗？”

2. 一致性：连贯性检测器

来自多个来源的信息应该保持一致。当页面信息一致时，信心就会增强。当它们发生冲突时，我们需要更多数据。

3. 饱和度：效率守护者

这是最关键的指标。当新页面不再添加信息时，我们就会停止抓取。简单。强大。被其他人忽略。

真正的影响：时间、金钱和理智

让我告诉你这对你的底线意味着什么：

建立客户支持知识库

传统方法：

# Crawl entire documentation site
results = await crawler.crawl_bfs("https://docs.company.com", max_depth=5)
# Result: 1,200 pages, 18 hours, $150 in API costs
# Useful content: ~100 pages scattered throughout

自适应方法：

# Grow knowledge based on actual support queries
knowledge = await adaptive.digest(
    start_url="https://docs.company.com",
    query="payment processing errors refund policies"
)
# Result: 45 pages, 12 minutes, $8 in API costs
# Useful content: 42 pages, all relevant

节省：时间减少 93%，成本降低 95%，理智度提高 100%

动态增长模式

Knowledge grows like crystals in a supersaturated solution

Add a query (seed), and relevant information crystallizes around it.
Change the query, and the knowledge structure adapts.

这就是自适应爬行的美妙之处：您的知识库成为一个基于实际需求而非假设的完整性而成长的活体。

为什么是“自适应”？

我特意选择了“自适应”这个词，因为它抓住了本质：系统会根据发现的内容进行调整。密集的技术文档可能需要20页才能让人信服。而一份简单的常见问题解答可能只需要5页。爬虫不会照搬配方——它会阅读房间情况并进行调整。

这是我的术语、我的概念，我对它的演变有广泛的计划。

进步路线图

这仅仅是个开始。我的自适应爬虫路线图如下：

第一阶段（当前）：统计基础

纯信息论方法
不依赖昂贵的模型
已证实的效率提升

第 2 阶段（现已推出）：嵌入增强

统计基础上的语义理解
依然高效，现在更加智能
可选，非必需

第 3 阶段（未来）：LLM 整合

仅适用于复杂推理任务的法学硕士
手术使用，不浪费
始终以统计基础为依据

效率革命

### 💰 **The Economics of Intelligence** For a typical SaaS documentation crawl: **Traditional Deep Crawling:** - Pages crawled: 1,000 - Useful pages: 80 - Time spent: 3 hours - LLM tokens used: 2.5M - Cost: $75 - Efficiency: 8% **Adaptive Crawling:** - Pages crawled: 95 - Useful pages: 88 - Time spent: 15 minutes - LLM tokens used: 200K - Cost: $6 - Efficiency: 93% **That's not optimization. That's transformation.**

只见树木不见森林

创业圈存在一个危险的盲点。我们如此迷恋法学硕士（LLM），却忘记了：虽然你能用LLM处理所有事情，但这并不意味着你应该这么做。

经典的 NLP 和统计方法可以： - 在不相关的内容到达 LLM 之前将其过滤 - 无需昂贵的推理即可识别模式 - 在微秒内做出智能决策 - 无需花费太多资金即可扩展

自适应爬虫证明了这一点。它使用久经考验的信息理论，在昂贵的处理之前做出明智的决策。

按需提供您的知识

# Monday: Customer asks about authentication
auth_knowledge = await adaptive.digest(
    "https://docs.api.com",
    "oauth jwt authentication"
)

# Tuesday: They ask about rate limiting
# The crawler adapts, builds on existing knowledge
rate_limit_knowledge = await adaptive.digest(
    "https://docs.api.com", 
    "rate limiting throttling quotas"
)

# Your knowledge base grows intelligently, not indiscriminately

竞争优势

使用自适应爬虫的公司将获得以下好处： - 爬虫成本降低 90% - 知识库能够真正解答问题 - 更新周期只需几分钟，而不是几天 - 客户满意，能够快速找到答案 - 工程师晚上安心睡觉

那些还在使用暴力破解的人？他们会疑惑，为什么他们的基础设施成本不断上涨，而客户却不断抱怨。

嵌入的演变（现已推出！）

### 🧠 **Semantic Understanding Without the Cost** The embedding strategy brings semantic intelligence while maintaining efficiency:

# Statistical strategy - great for exact terms
config_statistical = AdaptiveConfig(
    strategy="statistical"  # Default
)

# Embedding strategy - understands concepts
config_embedding = AdaptiveConfig(
    strategy="embedding",
    embedding_model="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2",
    n_query_variations=10
)

**The magic**: It automatically expands your query into semantic variations, maps the coverage space, and identifies gaps to fill intelligently.

现实世界的比较

**Query**: "authentication oauth" **Statistical Strategy**: - Searches for exact terms - 12 pages crawled - 78% confidence - Fast but literal

**Embedding Strategy**: - Understands "auth", "login", "SSO" - 8 pages crawled - 92% confidence - Semantic comprehension

检测不相关性

一个杀手级特性：嵌入策略知道何时放弃：

# Crawling Python docs with a cooking query
result = await adaptive.digest(
    start_url="https://docs.python.org/3/",
    query="how to make spaghetti carbonara"
)

# System detects irrelevance and stops
# Confidence: 5% (below threshold)
# Pages crawled: 2
# Stopped reason: "below_minimum_relevance_threshold"

不再需要爬取数百页来寻找不存在的东西！

亲自尝试

from crawl4ai import AsyncWebCrawler, AdaptiveCrawler, AdaptiveConfig

async with AsyncWebCrawler() as crawler:
    # Choose your strategy
    config = AdaptiveConfig(
        strategy="embedding",  # or "statistical"
        embedding_min_confidence_threshold=0.1  # Stop if irrelevant
    )

    adaptive = AdaptiveCrawler(crawler, config)

    # Watch intelligence at work
    result = await adaptive.digest(
        start_url="https://your-docs.com",
        query="your users' actual questions"
    )

    # See the efficiency
    adaptive.print_stats()
    print(f"Found {adaptive.confidence:.0%} of needed information")
    print(f"In just {len(result.crawled_urls)} pages")
    print(f"Saving you {1000 - len(result.crawled_urls)} unnecessary crawls")

个人笔记

我创建了“自适应爬行”项目，因为我厌倦了看到聪明人做出低效的选择。我们拥有极其强大的统计工具，但在追逐法学硕士学位的过程中，却被我们遗忘了。这是我试图让“原力”回归平衡的尝试。

这不仅仅是一个功能，而是一种理念：按需增长知识，知足常乐。节省时间、金钱和计算资源，用于真正重要的事情。

未来是自适应的

Traditional Crawling: Drinking from a firehose
Adaptive Crawling: Sipping exactly what you need

The future of web crawling isn't about processing more data.
It's about processing the right data.

和我一起，让网络爬虫变得智能、高效、实用。因为在信息过载的时代，赢家并非收集最多数据的人，而是收集正确数据的人。

自适应爬行现已成为 Crawl4AI 的一部分。您可以参考文档或深入研究数学框架。如需了解我在信息理论和高效人工智能领域的工作进展，请在X/Twitter上关注我。