在信息爆炸的今天，想要快速找到相关论文简直像大海捞针。搜索引擎虽然方便，但它们的结果往往冗余又不精准。于是就有人开始琢磨：能不能把 爬虫技术 和 大模型（LLM） 结合起来，做一个懂上下文、能对文献内容“消化再输出”的检索助手？
今天我就拿一个典型场景来展开：学术文献快速检索助手。具体的需求是这样的——我想问系统一句话：
“帮我找最近一年在 NLP + 爬虫领域的论文贡献”
系统就能去抓取学术网站的数据，把相关论文摘要拉回来，再用 LLM 进行整理，最后给我一个像研究助理一样的回答。
这套流程的关键点在于：爬虫抓取数据 → 结构化切分 → 向量化入库 → RAG 检索增强 → LLM 生成结果。但如果实现得不对，很容易掉坑。下面我就按照「错误示例 → 正确做法 → 原因解释 → 陷阱提示 → 模板推荐」的顺序，带你走一遍。
错误示例：一股脑抓取 + 粘贴问大模型
很多人第一反应是：直接用 requests 把网页扒下来，然后把内容一股脑丢给 LLM。
import requests
url = "https://arxiv.org/search/?query=nlp+crawler&searchtype=all&abstracts=show&order=-announced_date_first&size=25"
resp = requests.get(url)
print(resp.text)
然后就想着把这个 resp.text 直接喂进大模型，让它总结。
问题来了：
- 抓下来的内容很多是 HTML 垃圾标签，噪声极大；
- 上下文超过模型的输入限制，很容易被截断；
- 没有缓存和结构化，重复查询时效率低。
结果就是：慢、乱、不稳定。
正确姿势：加一层 “RAG 缓冲”
更稳妥的做法是，把爬虫抓取的数据清洗之后，切分成小块，然后存进向量数据库。查询时先用检索模型找到最相关的文献片段，再把它们送给 LLM。这样既能减少输入量，又能保持上下文的相关性。
下面是一个简化的示例：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from openai import OpenAI
# ====== 代理配置（亿牛云） ======
proxy_host = "proxy.16yun.cn"
proxy_port = "3100"
proxy_user = "16YUN"
proxy_pass = "16IP"
proxies = {
"http": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}",
"https": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}"
}
# ====== 抓取最近一年 NLP+爬虫相关论文 ======
url = "https://arxiv.org/search/?query=nlp+crawler&searchtype=all&abstracts=show&order=-announced_date_first&size=25"
resp = requests.get(url, proxies=proxies)
soup = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser")
papers = []
for item in soup.select(".arxiv-result"):
title = item.select_one(".title").get_text(strip=True)
abstract = item.select_one(".abstract").get_text(strip=True)
papers.append(f"{title}\n{abstract}")
# ====== 模拟 RAG 检索：取出相关片段交给 LLM ======
client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")
query = "帮我找最近一年在 NLP + 爬虫领域的论文贡献"
context = "\n\n".join(papers[:5]) # 假设先取前5篇
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
messages=[
{
"role": "system", "content": "你是科研助手，帮我总结学术论文的贡献"},
{
"role": "user", "content": f"问题: {query}\n\n相关论文:\n{context}"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
这样一来，整个链路就变成：
爬虫抓取 → 清洗提取标题/摘要 → 存储/检索 → LLM 总结回答。
为什么这种方式更靠谱？
- 信息切分：把论文内容拆小块，不怕超长输入。
- 检索增强：用户问的问题先和向量库比对，选出最相关的文献片段。
- 效率提升：重复查询时不用重新抓取网页，直接走数据库。
- 可扩展：后续还能接入不同网站（Scopus、Google Scholar、ResearchGate）。
常见陷阱
- 代理没设好：学术站点经常有限流，没有代理很快被封。
- 时间筛选缺失：如果没过滤日期，可能抓到十几年前的文章，答非所问。
- 数据切分不合理：太大容易丢上下文，太小会破坏语义。
- 缓存没做：每次都全量抓，既慢又容易触发风控。
模板推荐
一个通用的实践模板是：
- 爬虫层：requests/Playwright + 代理（负责抓取）
- 清洗层：BeautifulSoup / 正则（负责提取结构化内容）
- 存储层：向量数据库（Milvus / Weaviate / Pinecone）
- RAG 层：先检索再问 LLM（保证上下文相关性）
- 应用层：用户查询接口（科研助手、检索机器人）
这样下来，你就能拥有一个真正能 “懂问题” 的学术助手，而不是机械地堆搜索结果。
总结一句：
LLM + 爬虫 + RAG，让学术检索不再停留在关键词匹配，而是能像研究伙伴一样给你“整理过的答案”。
