Nstproxy 现已升级为 Nstdata。了解此次变化。
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Nstproxy 爬虫：为大型语言模型准备的数据的 AI 驱动网络爬虫 API
Marcus Chen Product & Network Architect
Nstdata爬虫：为大型语言模型准备数据的AI驱动网络爬虫API 介绍
网页是可供AI应用程序访问的最大和最常更新的知识来源之一。AI代理利用它们来研究公司和市场。增强检索生成（RAG）系统使用它们来构建可搜索的知识库。数据团队使用它们来监控价格、产品目录、搜索排名、新闻和商业变化。
然而，从现代网络获取可靠数据已不再像发送HTTP请求并解析响应那样简单。许多网站通过JavaScript渲染其内容，异步加载信息，通过滚动或点击触发内容，并使用复杂的风险控制系统来识别自动化流量。即使在检索到页面后，其HTML通常充满了与AI模型无关的导航、脚本、样式、广告和其他元素。
Nstdata Crawl 是一款AI驱动的网站爬虫API，将网站转化为干净、结构化、适合大型语言模型的数据。
团队无需为每个网站维护不同的爬虫，可以将Nstdata Crawl作为AI代理、RAG管道、分析系统和企业应用程序之间的可重用网络数据层。
当今网络数据提取的问题 — 我们为什么构建Nstdata Crawl
获取网页过去只需一行HTTP请求。现在不再如此。
现代互联网大部分内容都是客户端渲染的，被越来越复杂的反机器人系统所封锁，并以给语言模型直接读取造成痛苦的方式进行结构化。当一个团队试图“仅爬取几页”以供AI代理或RAG管道使用时，很快就发现自己在构建：
用于JavaScript渲染页面的无头浏览器集群
代理轮换以避免基于IP的封锁
针对不稳定页面和网络错误的重试和超时逻辑
内容清洗以去除广告、导航和陈词滥调
HTML转Markdown以便LLM可以实际使用输出
大规模的并发调度和故障监控
这些都不是产品。这是你在构建产品之前所付的税。我们构建Nstdata Crawl的原因是我们不断看到同样的模式：团队在构建真正有趣的AI应用程序时，却被迫维护爬虫基础设施。
有三件事让我们相信这需要一次性、合理地作为基础设施来解决：
爬虫悄然变成了一项基础设施问题，而非编码任务。 构建AI代理和RAG系统的开发人员在无头浏览器编排、代理轮换和验证码处理上消耗了实际的工程时间 - 这些时间本应用于提示设计、检索质量和产品逻辑。传统爬虫产出的内容与AI需求之间存在真实差距。 大多数爬虫工具是为SEO或简单的归档而构建的，它们返回“脏”HTML——充满脚本、广告和标记噪声。将这些数据喂给LLM，你就会为实际损害模型理解页面能力的内容支付额外的代币。反机器人防御已提升至浏览器指纹级别。 网站不再仅仅通过IP进行过滤——它们检查Canvas渲染、WebGL属性、字体指纹和硬件特性来检测自动化。拥有不一致或不完整指纹的爬虫在看到内容之前就会被阻止。
Nstdata Crawl一次性解决了这三者：它像真实浏览器一样渲染页面，将内容清洗到LLM真正需要的程度，并在一个专门构建以抵御这种检测的指纹浏览器后端上运行——因此你的应用程序无需接触任何这些内容。
Nstdata Crawl是什么？
1. Nstdata Crawl概述
Nstdata Crawl 是一款高性能的网络爬虫API，专为开发者和数据团队设计。它将完整的网络数据收集工作流程标准化为一种即插即用的服务。
给定一个目标URL，API可以检索并渲染页面，提取其主要内容，并返回可以直接由AI模型或业务系统使用的数据。它支持精确的单页爬取、长任务的异步处理以及具有可配置深度、页面限制和URL规则的网站级爬取。
在接入层，Nstdata Crawl结合了浏览器指纹技术和Nstdata的代理基础设施，模拟出一个真实的浏览环境。在交付层，它支持Markdown、清理过的HTML、原始页面数据、链接、截图和PDF。渲染、清理、重试、调度和结果存储由服务处理，因此应用程序可以通过一个一致的接口进行集成，而不是一系列脆弱的爬虫脚本。
在实际应用中，Nstdata Crawl可以作为：
AI代理的网页阅读工具；
RAG流水线的收集和清理层；
价格、产品和市场变化的网页监测引擎；
数据平台和内部应用的托管爬虫后台。 简而言之：Nstdata Crawl是“一个URL”和“你的AI系统可以实际使用的数据”之间的层 — 这样你就可以停止维护爬虫脚本，直接调用一个端点。
2. Nstdata Crawl的关键特性：从URL到生产就绪的网页数据 Nstdata Crawl结合了通常分散在HTTP客户端、浏览器集群、代理池、提取流水线、作业队列和工件存储等各个方面的功能。开发人员通过API参数控制工作流，并获得与底层页面结构无关的一致输出。
开发者友好的爬虫API 该服务提供标准REST API，涵盖从请求配置到结果检索的完整流程。一个请求可以指定目标URL、输出格式、超时、主要内容提取、爬虫范围及其他执行选项。
同步爬虫在页面在可预测的时间内完成时，会在请求中返回结果。异步爬虫立即返回任务ID，允许应用程序查询状态并稍后检索结果。站点级爬虫从一个入口URL开始，根据显式的深度、页面计数、包含和排除规则发现内部页面。
官方SDK适用于Node.js、Python和Go，使得将Crawl集成到现有的服务、脚本、代理工具和数据管道中变得简单明了。
AI就绪的Markdown和结构化数据提取 Nstdata Crawl不仅仅是下载一个网页。它可以分析页面结构，隔离主要内容，去除干扰元素，并将结果转换为干净的Markdown。
Markdown保留了标题、段落、列表和链接，而不包含原始HTML中大量的标签、样式和脚本。这使其成为LLM提示、代理工具响应、RAG摄取、摘要、分类和结构化提取的强大默认选项。onlyMainContent选项可以进一步减少导航、广告、页眉、页脚以及其他重复布局元素。
对于需要DOM结构或自定义解析的工作流，API还可以返回清理过的HTML、原始数据、链接以及结构化的页面元数据，如标题、语言和HTTP状态。
现代网站的JavaScript渲染 现代网络的一个很大部分 — React、Vue和Next.js网站、价格页面、产品列表、招聘网站 — 在初始HTML响应中根本不存在。Nstdata Crawl在真实的浏览器环境中打开页面，等待其完成渲染，只有在此之后才提取内容，因此你看到的内容与实际访客所见的内容相同。
等待特定的CSS选择器（例如main、article、.content、#app），以便仅在真实内容加载完成后进行提取 — 而不是显示加载框架。
为慢速API响应、动画或延迟加载的部分配置额外的等待时间。
协调浏览器操作 — 点击“加载更多”、滚动触发延迟加载、填写表单字段、运行自定义JavaScript，或等待特定网络请求完成 — 然后再进行提取。
浏览器指纹和代理基础设施 现代访问控制系统评估的不仅仅是IP声誉。它们还可以检查TLS和浏览器指纹、设备特征、渲染属性、字体、Canvas行为、硬件参数和WebGL属性。
Nstdata Crawl使用指纹浏览器架构来创建更一致的浏览环境。它直接与Nstdata的代理基础设施协作，实现代理轮换和地理定位，而无需开发人员操作自己的代理池。
爬虫引擎和代理资源之间的紧密集成对于长时间运行、高容量的商业工作负载特别有用。当访问条件变化时，底层的爬虫和代理层可以进行更新，而无需客户重写应用层的爬虫代码。
具有重试和任务管理的可靠爬虫 生产爬虫常常会遇到瞬时故障 — 网站缓慢、网络不稳定、暂时不可用的代理。Nstdata Crawl在基础设施层面处理这些问题：
基于任务状态和故障类型的可恢复性故障自动重试——无需您编写重试逻辑。
每个任务可配置超时，确保单个慢页面不会阻塞您的管道；对简单页面使用短超时，对JavaScript密集或响应缓慢的网站使用较长超时。
按ID查询任务状态，以便您可以检查作业是正在处理、已完成还是失败。
同步或异步模式——等待立即结果，或提交后稍后轮询以处理长时间运行的页面、深度爬虫或批处理作业。
网站级爬虫的批量进度监控——总计、已完成、待处理和失败的数量，并提供每页结果的分页以便跟踪和故障分析。
企业级的可扩展爬虫 Nstdata Crawl旨在同时运行多个任务，而不仅仅是一次一个。任务通过一个优先级感知的队列调度，因此时间敏感的作业会优先于例行任务，同时正常流量仍能在稳定的顺序中处理。每个计划层级应用速率限制，以保护您的目标网站及共享基础设施不被压垮。
结合基于使用的计费系统，涵盖免费、入门、增长和规模层级，这意味着同一API可以从单个开发者测试原型扩展到企业团队运行大型、持续的爬虫工作负载——无需更换工具或在使用增长时重新架构任何东西。
3. 定价模型 Nstdata Crawl主要按成功请求/页面渲染计费，而不是按尝试计费：
当页面内容实际被检索时才计费（收到HTTP状态码且没有网络错误 - 这包括404/403等情况，这仍然算作成功获取）。
带宽根据实际消费的流量计费。
如果由于系统问题未能检索内容，您将不被收费。
JavaScript渲染、Markdown提取、PDF导出和屏幕截图均包含在基本服务中——无需单独的项目费用。代理流量独立按使用量计费。
层级 适合 您获得的 免费试用 验证功能，原型开发 注册时获得价值1美元的试用信用 按需付费 无承诺，可变使用 每1,000请求1.2美元，无需订阅 入门 早期阶段团队，低流量 基本并发性，标准代理定价 增长 团队扩展，频率更高 更高的并发性，更好的代理定价，优先处理队列 规模 高并发，高吞吐量，企业级 最大并发性，最具竞争力的代理费率，最高队列优先级 企业 定制需求 定制合同和定价
开始使用无需订阅——注册、领取试用信用，随时转为按需付费。
4. 输出格式 Nstdata Crawl可以返回同一页面的不同表现形式，允许每个下游系统使用最合适的格式。
格式 最适合 特点 Markdown LLM提示、AI代理、RAG、摘要、提取 语义文本干净，HTML中无多余token HTML DOM解析、页面重建、表格和链接分析 保留HTML结构，并支持基于选择器的清理 原始数据 调试、自定义解析、快照、编码分析 保留最完整的原始页面数据，但可能包含脚本和噪声 屏幕截图 视觉验证、页面监控、审核、证据 捕获JavaScript和浏览器操作后的渲染视觉状态 PDF 存档、离线审查、报告、合规记录 在渲染后保留可移植的页面表现形式
大结果可以作为参考令牌返回，包括 markdownRef、htmlRef、rawDataRef、screenshotRef 或 pdfRef。然后可以通过存储端点检索完整的工件：
GET /api/v1/crawl/storage/read?st={ref}
Nstdata Crawl的工作原理
提交 — 应用程序发送一个URL、输出格式和爬虫选项。验证 — Nstdata Crawl验证身份验证、请求字段、目标URL和帐户限制。调度 — 任务根据工作负载类型和优先级进入管理队列。访问和渲染 — 服务选择爬虫环境，应用代理和指纹设置，加载页面，并在需要时执行JavaScript或浏览器操作。提取和转换 — 引擎识别请求的内容并将其转换为Markdown、HTML、原始数据、屏幕截图、PDF或链接。存储和交付 — 小结果可以内联返回。大输出会通过参考令牌存储和返回。观察 — 同步请求直接返回完成的结果。异步和网站级作业公开任务状态和进度端点。
这个常见的工作流程允许应用通过相同的服务处理静态文章、动态产品页面和整个文档部分。
快速开始 在 nstdata 注册，获取试用信用或添加按需计费余额，并从账户页面或爬虫游乐场复制 API 密钥。
以下请求将 https://example.com 转换为 Markdown：
curl -X POST "https://api.nstdata.io/api/v1/crawl/scrape" \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"url": "https://example.com",
"formats": ["markdown"],
"timeout": 60000,
"onlyMainContent": true
}'
成功的响应包含任务状态、Markdown、参考令牌和页面元数据：
{
"data" : {
"code" : 0 ,
"data" : {
"markdown" : "# 示例域名\n\n此域名用于文档示例的使用。" ,
"markdownRef" : "REFERENCE_TOKEN" ,
"metadata" : {
"language" : "en" ,
"statusCode" : 200 ,
"title" : "示例域名"
}
} ,
"status" : "completed" ,
"success" : true
} ,
"err" : false ,
"msg" : "成功" ,
"code" : 200
}
x-api-key: YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json
将密钥存储在环境变量或秘密管理器中。不要在浏览器端代码中暴露它或将其提交到代码库。
API 示例 所有 Nstdata 爬虫 API 请求都需要在请求头中传递 API 密钥。您可以在注册后在账户仪表板中找到您的 API 密钥。
x-api-key: YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json
所有端点的基础 URL 为 https://api.nstdata.io。将您的 API 密钥存储在环境变量中——永远不要在客户端代码中暴露它或将其提交到代码库。
5. 单页面爬取 单页面爬取获取指定的 URL，并以一种或多种输出格式返回内容：Markdown、HTML、链接、截图、PDF 或原始数据。当您的工作流程处理单个页面——文章提取、产品页面监控、文档摄取或实时代理网页读取时，请使用此端点。
根据您的应用是否需要立即结果或可以轮询获取完成状态，有两种提交模式可供选择：
同步爬取 同步端点等待任务完成并直接返回结果。对于处理时间可预测的单页面，在调用者需要立即获取结果的情况下使用此模式——实时代理工具调用、按需内容提取或交互式工作流程。
POST /api/v1/crawl/scrape
{
"url" : "https://example.com" ,
"formats" : [ "markdown" ] ,
"timeout" : 60000 ,
"onlyMainContent" : true
}
{
"code" : 200 ,
"err" : false ,
"msg" : "成功" ,
"data" : {
"code" : 0 ,
"success" : true ,
"status" : "completed" ,
"data" : {
"markdown" : "# 示例域名" ,
"markdownRef" : "xxx" ,
"links" : [ "https://www.iana.org/domains/example" ] ,
"metadata" : {
"title" : "示例域名" ,
"statusCode" : 200 ,
"language" : "en"
}
}
}
}
不要单靠 HTTP 状态码来判断爬取是否成功。始终检查响应体中的 success、status 和 data——HTTP 200 表示请求已被接收，而不表示页面已成功检索。
异步爬取 异步端点立即返回任务 ID，并在后台处理页面。当处理 JavaScript 密集型页面、长渲染时间的页面或任何不应在等待结果时保持开放 HTTP 连接的工作流程时，请使用此模式。
POST /api/v1/crawl/scrape?async=true
{
"url" : "https://example.com" ,
"formats" : [ "markdown" ] ,
"timeout" : 60000 ,
"onlyMainContent" : true
}
{
"code" : 200 ,
"err" : false ,
"msg" : "成功" ,
"data" : {
"id" : "01KKKB6KPJT558N4MS5EMWF6TV" ,
"status" : "processing" ,
"cached" : false
}
}
GET /api/v1/crawl/scrape/{taskId}
6. 站点级爬取 网站级爬取从一个入口URL开始，自动发现并处理在配置边界内的内部页面。使用此端点来摄取文档网站、产品目录、竞争对手内容部分或任何结构化内容集，其中完整的URL列表并不知道提前。
在提交网站级爬取之前，始终设置明确的边界。没有 maxDepth、maxPages 和排除规则，爬取可能扩展到搜索页面、分页URL、登录流程和文件下载中——消耗预算和时间在你不需要的内容上。
{
"url" : "https://example.com" ,
"formats" : [ "markdown" , "html" ] ,
"maxDepth" : 3 ,
"maxPages" : 50 ,
"includeUrls" : [ "*example.com/docs/*" ] ,
"excludeUrls" : [ "*example.com/admin/*" ] ,
"ignoreQuery" : true ,
"onlyMainContent" : true ,
"timeout" : 60000
}
{
"code" : 200 ,
"err" : false ,
"msg" : "成功" ,
"data" : {
"id" : "01KKKCD3KXW3TB5R8BBWDA3VYP" ,
"status" : "处理中的"
}
}
7. 查询任务状态和结果
查询单页面抓取结果 返回单页面抓取任务的任务状态、成功标志和结果数据。对于大型输出，响应可能包含引用令牌而不是内联内容——请参见下面关于读取大型结果的部分。
GET /api/v1/crawl/scrape/{taskId}
{
"data" : {
"code" : 0 ,
"data" : {
"markdownRef" : "nL9gU9mOz9uHEtfXObDTo8K2wPh3F0ekLeDT_-NR-0Bl3-yl2_1kKY16Vbjy3Nj1nPpGK5o9GYnnSvAZqZxNRgrhgKuHrBS9JK4YgQHb0wYBUv20" ,
"metadata" : {
"language" : "en" ,
"statusCode" : 200 ,
"title" : "示例域"
} ,
"rawDataRef" : "GTZQPXe-_oEWhBvlN1ZbOJt1unITySNEjb1QzVgv_FKTHVJrOe1h59O_hwVB2MaO98nq-V4EU6V1qdQAYz6sqT3mz-GEi85CxW7E5ptiO5MecpOsHg"
} ,
"status" : "已完成" ,
"success" : true
} ,
"err" : false ,
"msg" : "成功" ,
"code" : 200
}
查询网站级爬取状态 返回总的爬取进度：发现的总页面、已完成、待处理和失败的页面。使用此端点监控长时间运行的爬取任务，并确定所有页面何时可供检索。
GET /api/v1/crawl/{crawlId}
{
"data" : {
"code" : 0 ,
"completed" : 5 ,
"failed" : 0 ,
"id" : "01KXMX69PNHS92BA98HND5Z7T9" ,
"pending" : 0 ,
"status" : "已完成" ,
"total" : 5
} ,
"err" : false ,
"msg" : "成功" ,
"code" : 200
}
检索爬取页面结果 返回已完成或进行中的网站级爬取的每页结果，使用游标分页。使用此端点逐页检索处理的内容，跟踪哪些URL成功或失败，并在完成时将结果反馈到下游管道，而不是等待整个爬取完成。
GET /api/v1/crawl/{crawlId}/pages
{
"code" : 200 ,
"err" : false ,
"msg" : "成功" ,
"data" : {
"total" : 25 ,
"completed" : 8 ,
"nextCursor" : "xxx" ,
"data" : [
{
"taskId" : "01KKKB6KPJT558N4MS5EMWF6TV" ,
"url" : "https://example.com/docs/start" ,
"success" : true ,
"status" : "已完成" ,
"data" : {
"markdownRef" : "xxx" ,
"htmlRef" : "xxx" ,
"links" : [ "https://example.com/docs/next" ] ,
"metadata" : {
"title" : "入门指南" ,
"statusCode" : 200
}
}
}
]
}
}
使用 nextCursor 在爬取处理的页面超过单个响应所返回的页面数时进行结果分页。这在大型网站爬取时尤其有用，因为一次检索所有结果会产生过大的响应。
8. 读取大型文件结果 对于大型输出——Markdown文档、完整页面HTML、屏幕截图、PDF和原始页面数据——API返回引用令牌而不是内联内容。引用令牌包含在任务结果的以下字段中：
markdownRef — 清理后的Markdown输出htmlRef — 清理后的HTML输出rawDataRef — 从目标服务器检索的原始页面数据screenshotRef — 全页面屏幕截图图像pdfRef — 导出的PDF文件 GET /api/v1/crawl/storage/read?st={ref}
使用此端点下载供视觉质量保证的屏幕截图，检索用于归档工作流程的PDF，或读取超过内联响应大小限制的大型Markdown文档。引用令牌与生成它们的任务绑定——始终使用从任务结果中返回的令牌，而不是手动构造的值。
SDK示例 官方SDK可用于Node.js、Python和Go。每个SDK提供了类型化的请求和响应模型，可以直接集成到现有服务、数据管道、代理工具和RAG摄取工作流中。
9. Node.js npm install @nstdata-ai/crawl
Node.js SDK包含内置的TypeScript类型声明：
{
"types" : "dist/index.d.ts"
}
import { NstDataClient , Format } from "@nstdata-ai/crawl" ;
const TOKEN = process . env . NSTDATA_API_TOKEN || "YOUR_API_TOKEN" ;
async function main ( ) {
const client = new NstDataClient ( TOKEN ) ;
const res = await client . submitScrapeTaskSync ( {
url : "https://example.com/" ,
formats : [ Format . MARKDOWN ] ,
timeout : 60000 ,
onlyMainContent : true ,
} ) ;
const markdown = await res . data ?. getMarkdown ( ) ;
console . log ( markdown ) ;
}
main ( ) . catch ( console . error ) ;
import { NstDataClient , Format } from "@nstdata-ai/crawl" ;
const client = new NstDataClient ( "YOUR_API_TOKEN" ) ;
const submit = await client . submitCrawlTask ( {
url : "https://example.com/" ,
formats : [ Format . MARKDOWN , Format . HTML ] ,
maxDepth : 3 ,
maxPages : 50 ,
ignoreQuery : true ,
onlyMainContent : true ,
} ) ;
console . log ( submit . id ) ;
const status = await client . getCrawlStatus ( submit . id ! ) ;
console . log ( status ) ;
Python pip install nstdata-ai-crawl
import os
from nstdata_ai_crawl import NstDataClient , ScrapeRequestDto , Format
TOKEN = os . getenv ( "NSTDATA_API_TOKEN" , "YOUR_API_TOKEN" )
with NstDataClient ( TOKEN ) as client :
res = client . submit_scrape_task_sync ( ScrapeRequestDto (
url = "https://example.com/" ,
formats = [ Format . MARKDOWN ] ,
timeout = 60000 ,
onlyMainContent = True ,
) )
print ( res . data . get_markdown ( ) )
from nstdata_ai_crawl import NstDataClient , CrawlRequestDto , Format
with NstDataClient ( "YOUR_API_TOKEN" ) as client :
submit = client . submit_crawl_task ( CrawlRequestDto (
url = "https://example.com/" ,
formats = [ Format . MARKDOWN , Format . HTML ] ,
maxDepth = 3 ,
maxPages = 50 ,
ignoreQuery = True ,
onlyMainContent = True ,
) )
print ( submit . id )
status = client . get_crawl_status ( submit . id )
print ( status )
Go go get github.com/nstdata-ai/crawl-go
module github.com/nstdata-ai/crawl-go
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
crawl "github.com/nstdata-ai/crawl-go"
)
func main ( ) {
ctx := context . Background ( )
client := crawl . NewClient ( "YOUR_API_TOKEN" )
res , err := client . SubmitScrapeTaskSync ( ctx , & crawl . ScrapeRequestDto {
URL : "https://example.com/" ,
Formats : [ ] string { crawl . FormatMarkdown } ,
Timeout : 60000 ,
OnlyMainContent : true ,
} )
if err != nil {
log . Fatal ( err )
}
markdown , _ := res . Data . GetMarkdown ( ctx )
fmt . Println ( markdown )
}
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
crawl "github.com/nstdata-ai/crawl-go"
)
func main ( ) {
ctx := context . Background ( )
client := crawl . NewClient ( "YOUR_API_TOKEN" )
submit , err := client . SubmitCrawlTask ( ctx , & crawl . CrawlRequestDto {
URL : "https://example.com/" ,
Formats : [ ] string { crawl . FormatMarkdown , crawl . FormatHTML } ,
MaxDepth : 3 ,
MaxPages : 50 ,
IgnoreQuery : true ,
OnlyMainContent : true ,
} )
if err != nil {
log . Fatal ( err )
}
fmt . Println ( submit . Id )
status , err := client . GetCrawlStatus ( ctx , submit . Id )
if err != nil {
log . Fatal ( err )
}
fmt . Println ( status )
}
谁从Nstdata Crawl中受益？ Nstdata Crawl旨在为需要可靠、结构化网络数据而不需维护复杂抓取基础设施的团队提供服务。无论您是在构建人工智能应用程序、监控竞争对手，还是大规模收集数据，Crawl通过单一API提供浏览器渲染的、适合LLM的网页内容。
AI代理知识增强（RAG） — 自动将企业文档、技术手册和产品页面转换为干净的Markdown，并实时将内容注入向量数据库。Nstdata Crawl处理JavaScript渲染和内容清理，因此RAG管道接收到的是结构化的、无噪音的输入，而不是充满脚本和导航标记的原始HTML。
动态价格和库存监控 — 定期爬取竞争对手的产品页面，提取价格、SKU规格、库存状态和促销数据，以结构化JSON格式输出。每次运行反映了真实用户可见的实际页面 — 包括JavaScript渲染的价格 — 因此您的定价策略基于实时市场数据，而不是缓存快照。
品牌情感和声誉监控 — 大规模收集社交平台、论坛和评论网站的内容，并将其输入情感分析流程。爬取返回的干净文本输出可以直接插入LLM分类步骤 — 无需手动剥离格式或为每个来源编写自定义解析器。
B2B潜在客户生成 — 自动从目标公司网站提取公司描述、开放角色、联系信息和业务范围。从公共网络数据构建结构化客户列表，而无需为每个源域名维护爬取堆栈。
竞争对手情报跟踪 — 监控竞争对手网站的功能更新、新闻稿、价格变化和重新设计。每次爬取运行的结构化输出使得在不同时间段比较内容变得简单，并突显出对产品和战略团队有意义的变化。
SEO页面结构分析 — 大规模爬取竞争对手或自家网站页面，提取标题标签、元描述、标题结构、主体内容和内部链接模式。直接将输出输入LLM，进行自动化SEO审核和优化建议。
学术和行业情报收集 — 从研究论文库、政府出版物和行业报告页面提取关键数据点、作者元数据和结构化内容。加速报告撰写和文献综述工作流程，无需手动下载和解析每个来源。
电子商务产品发现与趋势分析 — 爬取主要市场产品列表，提取评分、销售指标、评论关键词和价格趋势。为商品和运营团队提供结构化数据，以便在商品达到饱和之前识别高潜力产品。
网页合规性和变更监控 — 定期比较公共页面的HTML结构和文本内容与之前的快照。分析服务条款、隐私政策、合规通知或监管披露的变化，以防影响业务运营。
垂直搜索索引构建 — 为特定行业（如医疗、法律、金融）构建私有检索索引，通过API爬取特定行业网站并实时同步更新。无需为每个来源维护单独的爬取基础设施，就能保持领域特定搜索引擎的最新状态。
如何通过Nstdata Crawl将实时网页数据馈送到AI代理和RAG系统 将网页内容引入AI管道是一个两部分的问题：可靠地获取页面，以及以下游系统实际可以使用的格式提供内容。大多数团队通过爬虫解决第一部分，并在获取充满导航标记、cookie横幅和脚本标签的原始HTML后，意识到第二部分的问题——这是在一个并未设计用于清理的分块步骤中出现的。
Nstdata Crawl同时处理这两部分。以下两种集成模式展示了它如何适应最常见的AI数据工作流程：作为AI代理的实时网络读取工具，以及作为RAG管道前端的收集和清理层。
将Nstdata Crawl与AI代理集成 AI代理经常需要从网络上检索当前信息 — 公司网站、新闻页面、产品文档、博客、论坛和公共数据源。Nstdata Crawl充当代理的网络读取层：代理提供一个URL，Crawl获取页面并返回干净的Markdown、HTML或结构化输出，代理随后进行摘要、问答、比较或字段提取。
代理接收用户问题或任务目标。
代理识别需要访问的URL。
代理调用Nstdata Crawl来获取页面内容。
Crawl返回清洁的Markdown。
代理利用Markdown进行摘要、问答、结构化提取或报告生成。
这种模式非常适合需要实时网络访问的AI应用程序。三种常见的直接受益的代理类型：
研究代理 — 自动读取网页、学术论文库、新闻来源和行业出版物，以生成研究摘要和比较报告。Crawl处理JavaScript渲染的页面和内容清理，使代理接收结构化输入，而不是原始HTML。销售智能代理 — 访问公司网站、招聘页面、新闻稿和产品页面以提取客户资料、商业信号和销售线索。结构化的Markdown输出使得字段提取简单明了，而无需针对每个领域定制解析器。市场监测代理 — 持续监控竞争对手的网站、定价页面、公告页面和市场更新。每次爬取返回一致的结构化输出，使得检测跨运行之间的重大变化和自动生成趋势警报成为可能。
将Nstdata爬虫与RAG系统集成 在RAG管道中，网络内容通常通过收集、清洗、分块、嵌入和索引等步骤，然后才可用于检索。Nstdata爬虫处理前两步——网络收集和内容清洗——将复杂的网页转换为干净的Markdown，减少了下游文本处理的开销。
使用Nstdata爬虫获取目标页面或爬取整个网站。
规范化并清理返回的Markdown。
按标题、段落或令牌计数将内容拆分为块。
使用嵌入模型生成嵌入。
将文本、向量和元数据写入向量数据库。
查询时，从向量数据库中检索相关块并将其传递给LLM生成答案。
类型 示例 RAG框架 LangChain, LlamaIndex 嵌入模型 OpenAI Embeddings, Cohere, 开源模型 向量数据库 Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector
这种集成模式适用于企业知识库、文档问答系统、产品手册助手、行业研究库和竞争情报仓库——任何知识源来自公共网络，检索层需干净、结构化输入的应用。
Nstdata爬虫的比较
1. Nstdata爬虫与传统抓取工具 传统的内部抓取工具使团队完全控制，但团队还必须操作每一层：HTTP客户端、浏览器、代理轮换、指纹一致性、提取规则、作业队列、重试策略、存储、日志记录、监控和事件响应。
Nstdata爬虫将这些功能打包在一个标准API后面。当团队希望获得一致的网络数据，而不想将爬虫维护变成长期基础设施项目时，它更加合适。内部抓取工具在工作流需要专门的低级行为、高度定制的解析或对执行环境的完全控制时仍然有意义。
领域 传统抓取工具 Nstdata爬虫 JavaScript渲染 构建并操作浏览器工作者 通过爬虫请求管理 代理管理 源、轮换和监控代理 集成Nstdata代理基础设施 浏览器指纹 实现和维护配置文件 管理指纹-浏览器层 内容清洗 构建提取和转换规则 Markdown、HTML和结构化输出 重试和队列 构建任务基础设施 自动重试和管理调度 大结果 构建工件存储 基于引用的存储检索 维护 持续的工程和运营 统一在一个API后面
2. Nstdata爬虫与Firecrawl、Jina Reader和Tavily 这些产品解决网络数据问题的不同部分。Firecrawl和Jina Reader通常被认为是将网页转换为LLM可读内容，而Tavily通常用于面向AI的网页搜索和发现。当主要需求是轻量级页面读取、Markdown转换或搜索结果时，它们可能会效果良好。
Nstdata爬虫被定位为生产工作负载的更广泛的爬虫基础设施层，在此中，可靠的页面访问与内容转换同样重要。它的差异化集中在指纹-浏览器执行、JavaScript渲染、浏览器操作、Nstdata代理资源、地域定位、异步任务管理、站点级爬取和多种工件格式的结合上。
当页面易于访问，且主要需求是偶尔的URL到Markdown转换时，选择轻量级阅读器。
当查找相关页面比控制每个页面的渲染和收集方式更重要时，选择专注于搜索的服务。
当工作负载包括复杂的动态网站、区域访问、重复的商业收集、高并发或围绕重试、进度和结果存储的操作需求时，选择Nstdata爬虫。
最有用的评估指标是每可用页面的成本，而不仅仅是每请求的成本。测试代表性的允许网址，并比较内容完整性、呈现准确性、Markdown 质量、延迟、成功率、地理一致性、诊断可见性和持续维护工作量。
合法和负责任使用 Nstdata Crawl 旨在合法收集和处理公共网络数据。技术访问信息并不自动建立收集、存储或使用内容的合法权利。
在开始爬取之前，请确认目标、收集目的和处理方法遵循适用法律、网站条款、隐私要求、版权义务以及您组织的内部政策。请勿使用该服务绕过身份验证、逃避付费墙或权限、获取非公共数据，或在没有有效法律依据的情况下收集受监管的个人信息。
Cookies 和自定义头可能包含凭证或会话数据。请安全存储这些信息，限制访问，避免将其写入日志，并仅在必要时保留。使用合理的请求速率，设定明确的爬取边界，缓存未变更的内容，并避免对目标网站施加不必要的负载。
请求故障排除 请勿仅依赖 HTTP 状态来判断任务是否成功。HTTP 200 表示 API 请求已被处理，但爬取任务本身可能仍返回 success: false。始终检查响应体中的 status、success、errorCode 和 errorMessage。
状态或错误 含义 推荐操作 400 无效请求 缺少、格式错误或无效的参数 验证 JSON 主体、必填字段和字段类型 402 余额不足 账户余额不足 加入信用额度或使用资金账户或团队 403 无效网址 URL 无效、过长、不允许或无法解析 使用有效的公共 HTTP/HTTPS URL 并检查 DNS 404 任务未找到 任务或爬取 ID 不正确或不可访问 检查 ID 并确保凭证匹配任务所有者 429 超出速率限制 请求速率超过账户限制 降低请求速率，并使用指数回退重试 429 达到并发限制 正在运行的任务过多 在提交更多任务之前等待活动作业完成 503 服务不可用 任务、存储、计费或下游服务暂时不可用 略后重试，使用有界指数回退 504 同步超时 同步请求超出了其等待窗口 使用异步提交并轮询结果 超时 页面执行超过配置的超时 简化浏览器操作、调整超时或稍后重试 解析错误 页面无法解析 尝试 HTML 或原始输出，调整选择器，并验证可访问性 拒绝访问 目标拒绝或策略阻止了任务 确认目标被允许并使用其他授权源
对于生产故障排除，请记录请求 ID、任务 ID、URL、提交时间、输出格式、超时、渲染设置和非秘密请求参数。绝不要记录 API 密钥、身份验证 Cookies 或敏感头信息。
接收 429 时，请遵循所提供的 Retry-After ，并使用包含抖动的指数回退 — 例如，逐步等待大约 1、2、4 和 8 秒。请勿立即以高频率发送相同请求。
常见问题 Q1. Nstdata Crawl 是什么？
Nstdata Crawl 是一个人工智能驱动的网页爬取 API，可以将公共网页转换为干净、结构化的输出，例如 Markdown、HTML、原始数据、截图、PDF 和链接。它管理渲染、代理、指纹、提取、重试、任务调度和结果检索。
Q2. Nstdata Crawl 与普通 HTTP 请求有什么不同？
普通 HTTP 客户端通常检索服务器的初始响应。Nstdata Crawl 可以执行 JavaScript，等待动态内容，执行浏览器操作，通过代理路由流量，清理页面内容，将其转换为 Markdown，并管理异步任务状态。
Q3. Nstdata Crawl 支持 JavaScript 渲染的页面吗？
是的。它可以在浏览器环境中加载页面，等待渲染或指定选择器，执行配置的浏览器操作，并提取最终页面状态。
Q4. Nstdata Crawl 可以处理整个网站吗？
是的。站点级爬取从入口 URL 开始，发现内部页面。使用 maxDepth、maxPages、包含规则、排除规则和查询处理，将爬取保持在预期范围内。
Q5. Nstdata Crawl 适合 RAG 吗？
是的。其 Markdown 输出设计用于 AI 工作流程，可以进行清理、切块、嵌入，并作为 RAG 吞吐管道的一部分写入向量数据库。
Q6. Nstdata Crawl 支持截图和 PDF 吗？
是的。这两种格式都包含在爬虫服务中。大文件可能通过引用令牌返回，并通过存储端点检索。
问7. Nstdata Crawl是否支持cookie和自定义头部？
问8. Nstdata Crawl提供批量URL API或Webhook吗？
问9. Nstdata Crawl的费用是多少？
问10. 我该如何提高爬虫成功率？
结论：一次性构建网络数据层 如果您正在构建AI代理、RAG管道、市场情报工具或任何依赖于读取实时网络的系统，爬虫层不应成为您需要维护的内容。Nstdata Crawl将这一层变成单一、可靠的API调用——包含渲染、防机器人处理、重试和清理。
从上面的快速入门开始，并将其测试与您自己工作流程中的真实URL。如果您需要更高的并发性、更先进的爬虫策略或企业级支持，请与团队联系——我们很乐意讨论您的具体设置。
Sep. 11th 2026
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