大模型的开源，使得每位小伙伴都能获得AI的加持，包括你可以通过AIGC完成工作总结，图片生成等。这种加持是通用性的，并不会对个人的工作带来定制的影响，因此各个行业都出现了垂直领域大模型。

垂直大模型是如何训练出来的

简单来说，就是各个大模型公司通过大量的数据集，训练出一个base模型或SFT模型，就是下图的Pre-trained LLM预训练大模型，这个大模型就是通用大模型。
在基于垂直领域的数据集Custom knowledge进行微调Fine tuning，微调的过程也是一个训练的过程，最终获得一个微调后的垂直领域大模型Fine-tuned LLM。

如果想制作一个与书籍相关的垂直领域大模型，就需要大量的书籍数据，这时就需要获得相关数据，以下通过亮数据（Bright Data） 完成书籍相关数据的获取工作。

如果获取AI书籍大模型的数据集

想构建一个AI书籍大模型，完成一个更懂人类书籍的大模型，为喜欢阅读书籍的朋友提供定制服务，比如可以更懂古代文献，更懂专业书籍的大模型。首先就需要获取书籍的相关数据，包括评论数据和书籍内容。
数据采集技术很多，基于Python的框架也是足够的丰富，如requests和selenium，这就要求读者会进行网页解析。
对于想快速获取数据集的同学来说，可以基于一个数据采集工具，🌰，本文基于亮数据（Bright Data）获取相关数据集，链接如下：

https://get.brightdata.com/

书籍领域的数据获取

数据获取平台-亮数据（Bright Data）介绍

亮数据（Bright Data） ，是一款低代码爬虫平台，既有现成的爬虫解锁框架，还提供IP代理服务。

亮数据首页

亮数据提供的产品主要包括代理服务，抓取自动化与数据洞察等

本文主要基于抓取自动化中的完成数据采集的测试与爬取

亮数据使用步骤

新用户有亮数据的免费赠送的$，可以率先体验下，比较友好。

1.注册亮数据

点击链接进入主页
亮数据（Bright Data）

单击登录

首次使用可以点击注册

输入必备的信息后，点击创建账户，创建完毕后，可进入控制台

2.创建爬虫任务

在控制台页面可以看到右上角提供了一个AI对话功能

询问以下如何获取相关数据集

也可以直接单击代理&抓取集成设置下的代理产品

单击获取代理产品

单击开始使用

输入通道名称为:scraping_browser1_douban
通道描述为:获取某瓣的图书数据

单击向下箭头，也可以切换抓取器类型，这里选择默认的抓取浏览器

单击添加和确定，完成通道添加

会提示配置信息

单击 continue with Scraping browser playground，完成爬虫任务创建

3.生成代码-测试亮数据的ip池

在弹出的页面配置中，选择概览，在选择探索测试环境

在操作平台中可以切换要生成的爬虫案例代码，这里选择python语言的selenium框架

按照提示安装selenium依赖

pip3 install selenium

提示如下：

Successfully installed cffi-1.17.1 outcome-1.3.0.post0 pycparser-2.22 pysocks-1.7.1 selenium-4.31.0 sortedcontainers-2.4.0 trio-0.29.0 trio-websocket-0.12.2 wsproto-1.2.0

在本地创建 scrapydemo.py，复制代码到本地

代码如下，这里的AUTH已经填充完毕，如果需要更改，可以在配置中复制用户名即可

代码如下：
把测试的网址替换为: http://httpbin.org/get，该网站可以返回请求的信息
备注：这里的代理信息会在后文删除，在使用过程中，替换为自己的信息就好

from selenium.webdriver import Remote, ChromeOptions
from selenium.webdriver.chromium.remote_connection import ChromiumRemoteConnection
from selenium.webdriver.common.by import By
AUTH = 'brd-customer-hl_bb7deac0-zone-scraping_browser1_douban:orrix11nxwh4'
SBR_WEBDRIVER = f'https://{AUTH}@brd.superproxy.io:9515'
def main():
    print('Connecting to Scraping Browser...')
    sbr_connection = ChromiumRemoteConnection(SBR_WEBDRIVER, 'goog', 'chrome')
    with Remote(sbr_connection, options=ChromeOptions()) as driver:
        print('Connected! Navigating...')
        # 这里把测试网站替换位 http://httpbin.org/get
        url = "http://httpbin.org/get"
        # url = "https://example.com"
        driver.get(url)
        print('Taking page screenshot to file page.png')
        driver.get_screenshot_as_file('./page.png')
        print('Navigated! Scraping page content...')
        html = driver.page_source
        print(html)
if __name__ == '__main__':
  main()

运行测试，输出如下：

控制台输出

保存的页面png如下

再次运行该代码，返回如下：


可以看到两次的地址发生了改变，可以减少被屏蔽ip的情况发生。
同时点击控制台中的左下角的支付，可以查看消费情况

4.修改代码获取豆瓣的书籍数据(可用代码)

import time
from lxml import etree
import csv
from selenium.webdriver import Remote, ChromeOptions
from selenium.webdriver.chromium.remote_connection import ChromiumRemoteConnection
from selenium.webdriver.common.by import By
AUTH = 'brd-customer-hl_bb7deac0-zone-scraping_browser1_douban:orrix11nxwh4'
SBR_WEBDRIVER = f'https://{AUTH}@brd.superproxy.io:9515'
def main():
    print('Connecting to Scraping Browser...')
    sbr_connection = ChromiumRemoteConnection(SBR_WEBDRIVER, 'goog', 'chrome')
    with Remote(sbr_connection, options=ChromeOptions()) as driver:
        print('Connected! Navigating...')
        # url = "http://httpbin.org/get"
        start_url = "https://book.douban.com/subject_search?search_text=python&cat=1001&start=%25s0"
        # url = "https://example.com"
        content = driver.get(start_url)
        num=0
        while True:
          num+=1
          # 停一下，等待加载完毕
          time.sleep(2)
          # 获取网页内容Elements
          content = driver.page_source
          # 提取数据
          data_list = etree.HTML(content).xpath('//div[@class="item-root"]')[1:]
          for data in data_list:
              item = {}
              item["name"] = data.xpath("./div/div[1]/a/text()")[0]
              item["score"] = data.xpath("./div/div[2]/span[2]/text()")[0]
              with open("./豆瓣图书.csv", "a", encoding="utf-8") as file:
                  writer = csv.writer(file)
                  writer.writerow(item.values())
              print(item)
          # 找到后页
          next = driver.find_element(By.XPATH,'//a[contains(text(),"后页")]')
          # 判断
          if next.get_attribute("href"):
              # 单击
              next.click()
          else:
              # 跳出循环
              break
          if num>3:
              break


        print('Taking page screenshot to file page.png')
        driver.get_screenshot_as_file(f'./page{num}.png')
        print('Navigated! Scraping page content...',num)
        # html = driver.page_source
        # print(html)
if __name__ == '__main__':
  main()

输出如下：

保存的页面快照如下

5.删除亮数据的代理

如果数据采集任务完成，我们可以选择删除代理，便于控制使用费用，这点是十分友好的，避免定时爬虫的反复消费。

删除后状态如下

通过亮数据的WEB Datasets下载

如果是对爬虫技术不了解的朋友，也可以在亮数据的WEB Datasets中下载数据，步骤如下：

单击Web Datasets -->输入book–>选择Goodreads books
Goodreads是“美国版豆瓣”。
它是全球最大的在线读者社区和图书推荐平台，拥有庞大的书籍数据库，涵盖各种类型的书籍。同时会员数量过亿，分布在全世界各地。Goodreads的用户们可以对读过的书籍撰写书评并打分，其他用户也可以进行点赞、评论，加入讨论、分享观点。

进入页面后，可以下载样例数据

下载后的样例如下：

数据获取总结

如果需要获取垂直领域的数据集，可以通过代理自行下载，也可以查找亮数据（Bright Data） 是否有现有的数据集，这两点可以满足不同的需求，比较友好💯。

垂直大模型举例

氢界专利大模型

医疗领域大模型

链接：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1808887323039887765