Dieser Beitrag behandelt den Engpass chinesischer Sprachdaten für das Training von LLMs und schlägt eine praktische Multi-Quellen-Pipeline vor. Er beschreibt, wie saubere, strukturierte Daten von chinesischen sozialen Plattformen wie Weibo, Bilibili und Xiaohongshu extrahiert werden, um Trainingsdatensätze zu bereichern.
Der Inhalt beleuchtet das Fehlen einer einheitlichen API für LLM-Preise bei verschiedenen Anbietern, was Vergleiche schnell veralten lässt. Ein Apify Actor wird als Lösung vorgestellt, um diese Preisdaten in Echtzeit zu erfassen und zu standardisieren.
Strava schränkt den API-Zugriff ein und verlangt von Entwicklern ein Monatsabonnement von 11,99 $, wobei "Zero-Code-KI-Tools" und Scraping-Versuche für erhöhten Missbrauch und Plattformverschlechterung verantwortlich gemacht werden. Das Unternehmen meldete in diesem Jahr einen Anstieg der Entwickleranwendungen um 448 %, wobei API-Vermittler gegen die Richtlinien verstoßen haben.
Dieser Inhalt stellt Data Scraping als wesentliche Methode zur Automatisierung der Datensammlung vor und beschreibt einen vierstufigen Prozess von der Quellidentifizierung bis zur Automatisierung. Er veranschaulicht seinen Nutzen anhand eines praktischen Beispiels zum Aufbau einer Pipeline für die Wettbewerbsanalyse.