Cách Sử Dụng ChatGPT để Thu Thập Dữ Liệu Web vào Năm 2025

Giới thiệu

Vào năm 2025, việc sử dụng ChatGPT để thu thập dữ liệu từ web đã trở thành một bước ngoặt cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu. Hướng dẫn này cung cấp tổng quan chi tiết về cách tận dụng ChatGPT để xây dựng các công cụ thu thập dữ liệu mạnh mẽ và hiệu quả. Chúng ta sẽ khám phá 10 giải pháp chi tiết, từ cơ bản đến nâng cao, để giúp bạn trích xuất dữ liệu từ bất kỳ trang web nào. Dù bạn là một nhà phát triển dày dạn kinh nghiệm hay chỉ mới bắt đầu, bài viết này sẽ cung cấp cho bạn kiến thức và công cụ để làm chủ việc thu thập dữ liệu web với ChatGPT. Mục tiêu của chúng tôi là trang bị cho bạn hướng dẫn thực tiễn, từng bước và các ví dụ mã để đơn giản hóa quy trình trích xuất dữ liệu của bạn.

Những điểm chính

• ChatGPT như một trình tạo mã: Tìm hiểu cách ChatGPT có thể viết các tập lệnh thu thập dữ liệu web bằng nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau, giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức.
• Xử lý các tình huống phức tạp: Khám phá các kỹ thuật để thu thập dữ liệu từ các trang web động, giải quyết các biện pháp chống bot và trích xuất dữ liệu từ các cấu trúc HTML phức tạp.
• Kỹ thuật thu thập dữ liệu web nâng cao: Khám phá cách sử dụng ChatGPT cho các tác vụ như làm sạch dữ liệu, biến đổi dữ liệu và thậm chí xây dựng các pipeline thu thập dữ liệu web hoàn chỉnh.
• Cân nhắc về đạo đức: Hiểu tầm quan trọng của việc thu thập dữ liệu web một cách có đạo đức và cách sử dụng ChatGPT một cách có trách nhiệm.
• Tích hợp Scrapeless: Xem cách Scrapeless có thể bổ sung cho các dự án thu thập dữ liệu web sử dụng ChatGPT của bạn.

10 Cách Sử Dụng ChatGPT Để Thu Thập Dữ Liệu Web

Dưới đây là 10 giải pháp chi tiết để sử dụng ChatGPT cho việc thu thập dữ liệu web, từ các trường hợp sử dụng đơn giản đến nâng cao.

1. Tạo Tập Lệnh Thu Thập Dữ Liệu Cơ Bản

ChatGPT có thể tạo ra các tập lệnh thu thập dữ liệu web cơ bản bằng Python sử dụng các thư viện như BeautifulSoup và Requests. Bạn chỉ cần cung cấp một câu lệnh với URL mục tiêu và dữ liệu bạn muốn trích xuất.

Yêu cầu:

"Viết một tập lệnh Python để thu thập tiêu đề và giá của sản phẩm từ URL sau: https://sandbox.oxylabs.io/products"

Mã được tạo bởi ChatGPT:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://sandbox.oxylabs.io/products"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

products = soup.select(".product-card")

for product in products:
    title = product.select_one("h4").get_text(strip=True)
    price = product.select_one(".price-wrapper").get_text(strip=True)
    print(f"Tiêu đề: {title}, Giá: {price}")

Giải pháp này rất phù hợp cho các trang web tĩnh đơn giản. Đối với các tình huống phức tạp hơn, bạn có thể cần cung cấp các hướng dẫn chi tiết hơn cho ChatGPT. Để biết thêm thông tin về những điều cơ bản của việc thu thập dữ liệu web, bạn có thể tham khảo bài viết này về thu thập dữ liệu thương mại điện tử.

2. Thu Thập Dữ Liệu Từ Các Trang Web Động Sử Dụng Selenium

Đối với các trang web sử dụng JavaScript để tải nội dung một cách động, bạn có thể yêu cầu ChatGPT tạo một tập lệnh sử dụng Selenium. Selenium tự động hóa một trình duyệt web, cho phép bạn tương tác với trang giống như một người dùng thực.

Yêu cầu:

"Viết một tập lệnh Python sử dụng Selenium để thu thập 5 tweet hàng đầu từ trang Twitter của Apify: https://twitter.com/apify"

Mã được tạo bởi ChatGPT:

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager

driver = webdriver.Chrome(service=Service(ChromeDriverManager().install()))
driver.get("https://twitter.com/apify")

# Chờ trang tải
driver.implicitly_wait(10)

tweets = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "[data-testid='tweet']")

for tweet in tweets[:5]:
    print(tweet.text)

driver.quit()

Cách tiếp cận này mạnh mẽ hơn cho các ứng dụng web hiện đại. Để tìm hiểu thêm về các kỹ thuật thu thập dữ liệu web nâng cao, hãy xem hướng dẫn của chúng tôi về thu thập dữ liệu dựa trên trình duyệt.

3. Trích Xuất Dữ Liệu Từ Các Bảng

ChatGPT cũng có thể giúp bạn trích xuất dữ liệu từ các bảng HTML. Bạn có thể yêu cầu nó tạo một tập lệnh phân tích bảng và lưu dữ liệu vào tệp CSV.

Yêu cầu:

"Viết một tập lệnh Python để thu thập dữ liệu từ bảng trên trang này và lưu nó dưới dạng tệp CSV: https://www.w3schools.com/html/html_tables.asp"

Mã được tạo bởi ChatGPT:

import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://www.w3schools.com/html/html_tables.asp"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

table = soup.find("table", {"id": "customers"})
df = pd.read_html(str(table))[0]

df.to_csv("customers.csv", index=False)

print("Dữ liệu đã được lưu vào customers.csv")

Đây là một cách rất hiệu quả để trích xuất dữ liệu có cấu trúc. Để biết thêm về việc trích xuất và thao tác dữ liệu, hãy xem bài viết này về thu thập dữ liệu nghiên cứu thị trường.

4. Xử lý Phân Trang

Nhiều trang web hiển thị dữ liệu trên nhiều trang khác nhau. ChatGPT có thể giúp bạn viết các kịch bản điều hướng qua những trang này để thu thập tất cả dữ liệu cần thiết. Điều này thường liên quan đến việc xác định các liên kết hoặc tham số phân trang.

Lời nhắc:

"Tạo một kịch bản Python sử dụng Requests và BeautifulSoup để thu thập tên sản phẩm từ tất cả các trang của một trang thương mại điện tử có phân trang. URL cơ bản là https://example.com/products?page= và các trang lên tới 5."

Mã do ChatGPT tạo:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

all_product_names = []

for page_num in range(1, 6):  # Giả sử có 5 trang
    url = f"https://example.com/products?page={page_num}"
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

    products = soup.select(".product-name") # Thay thế bằng bộ chọn tên sản phẩm thực tế
    for product in products:
        all_product_names.append(product.get_text(strip=True))

for name in all_product_names:
    print(name)

Phương pháp này đảm bảo thu thập dữ liệu toàn diện từ các nguồn đa trang. Để biết thêm về việc xử lý dữ liệu lớn, hãy xem các giải pháp như Deep SERP API.

5. Trích Xuất Dữ Liệu Từ API

Đôi khi, các trang web tải dữ liệu thông qua các API nội bộ. ChatGPT có thể hỗ trợ trong việc xác định các điểm cuối API này và tạo mã để truy vấn trực tiếp, điều này thường hiệu quả hơn so với việc thu thập HTML.

Lời nhắc:

"Tôi có thể sử dụng Python để trích xuất dữ liệu từ điểm cuối REST API như thế nào? Cung cấp một ví dụ sử dụng requests để lấy dữ liệu JSON từ https://api.example.com/data và phân tích nó."

Mã do ChatGPT tạo:

import requests
import json

url = "https://api.example.com/data"
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    print(json.dumps(data, indent=4))
else:
    print(f"Không thể lấy dữ liệu: {response.status_code}")

Tương tác trực tiếp với API thường nhanh hơn và đáng tin cậy hơn. Tìm hiểu thêm về việc truy xuất dữ liệu hiệu quả với Scraping API.

6. Xử Lý Các Biện Pháp Chống Thu Thập Dữ Liệu (Proxy và Headers)

Các trang web thường sử dụng các kỹ thuật chống thu thập dữ liệu. ChatGPT có thể gợi ý các chiến lược như xoay vòng proxy và tiêu đề tùy chỉnh để tránh bị chặn. Nó có thể tạo ra các đoạn mã để thực hiện những biện pháp này.

Lời nhắc:

"Cung cấp một ví dụ Python requests sử dụng proxy và tiêu đề User-Agent tùy chỉnh để thực hiện một yêu cầu web."

Mã do ChatGPT tạo:

import requests

url = "https://httpbin.org/headers"
proxies = {
    "http": "http://your_proxy_ip:port",
    "https": "https://your_proxy_ip:port",
}
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"
}

try:
    response = requests.get(url, proxies=proxies, headers=headers, timeout=10)
    response.raise_for_status()  # Gây ra HTTPError cho các phản hồi không tốt (4xx hoặc 5xx)
    print(response.text)
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"Yêu cầu không thành công: {e}")

Sử dụng proxy và quản lý các tiêu đề là rất quan trọng cho các hoạt động thu thập dữ liệu bền vững. Khám phá các giải pháp proxy mạnh mẽ tại Scrapeless Proxies.

7. Làm Sạch và Biến Đổi Dữ Liệu

Dữ liệu thô thu thập thường cần được làm sạch và biến đổi trước khi có thể sử dụng. ChatGPT có thể giúp bạn viết các hàm Python để làm sạch văn bản, chuyển đổi kiểu dữ liệu và cấu trúc dữ liệu thành định dạng có thể sử dụng.

Lời nhắc:

"Viết một hàm Python nhận vào một danh sách các chuỗi, loại bỏ khoảng trắng ở đầu/cuối, chuyển đổi chúng thành chữ thường, và loại bỏ bất kỳ ký tự không phải chữ số hoặc chữ cái ngoại trừ khoảng trắng."

Mã do ChatGPT tạo:

import re

def clean_text_data(data_list):
    cleaned_data = []
    for item in data_list:
        # Loại bỏ khoảng trắng ở đầu/cuối
        cleaned_item = item.strip()
        # Chuyển thành chữ thường
        cleaned_item = cleaned_item.lower()
        # Loại bỏ ký tự không phải chữ số hoặc chữ cái ngoại trừ khoảng trắng
        cleaned_item = re.sub(r'[^a-z0-9\s]', '', cleaned_item)
        cleaned_data.append(cleaned_item)
    return cleaned_data

# Ví dụ sử dụng:
raw_data = ["  Hello World! ", "  Python Web Scraping  ", "Data@123 "]
cleaned_data = clean_text_data(raw_data)
print(cleaned_data)

Việc làm sạch dữ liệu hiệu quả là rất quan trọng cho chất lượng dữ liệu. Quy trình này đảm bảo thông tin bạn thu thập được sẵn sàng cho phân tích. Để biết thêm về chất lượng dữ liệu, hãy tham khảo Scrapeless data validation.

8. Xử lý lỗi và ghi nhật ký

Các trình thu thập dữ liệu web mạnh mẽ bao gồm cơ chế xử lý lỗi và ghi nhật ký để quản lý các vấn đề bất ngờ như lỗi mạng hoặc thay đổi cấu trúc trang web. ChatGPT có thể cung cấp mã cho các khối try-except và cấu hình ghi nhật ký.

Yêu cầu:

"Cung cấp một ví dụ Python cho việc thu thập dữ liệu web bao gồm xử lý lỗi cho các vấn đề mạng và ghi nhật ký cơ bản vào một tệp."

Mã được ChatGPT tạo ra:

import requests
import logging

# Cấu hình ghi nhật ký
logging.basicConfig(filename='scraper.log', level=logging.INFO,
                    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

def scrape_page(url):
    try:
        response = requests.get(url, timeout=10)
        response.raise_for_status()  # Raise HTTPError for bad responses (4xx hoặc 5xx)
        logging.info(f"Đã thu thập thành công {url}")
        return response.text
    except requests.exceptions.Timeout:
        logging.error(f"Lỗi quá thời gian khi thu thập {url}")
        return None
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        logging.error(f"Lỗi yêu cầu khi thu thập {url}: {e}")
        return None

# Ví dụ sử dụng:
html_content = scrape_page("https://www.example.com")
if html_content:
    print("Nội dung đã nhận (kiểm tra nhật ký để biết chi tiết).")
else:
    print("Không thể nhận nội dung (kiểm tra nhật ký để biết chi tiết).")

Xử lý lỗi đúng cách đảm bảo rằng trình thu thập dữ liệu của bạn chạy mượt mà và cung cấp thông tin về các vấn đề. Điều này rất quan trọng để duy trì các luồng dữ liệu đáng tin cậy.

9. Xây dựng một API thu thập dữ liệu web đơn giản với Flask

ChatGPT có thể giúp bạn tạo một API web đơn giản sử dụng Flask để phơi bày chức năng thu thập dữ liệu của bạn. Điều này cho phép các ứng dụng khác yêu cầu dữ liệu từ trình thu thập dữ liệu của bạn.

Yêu cầu:

"Viết một ứng dụng Flask cơ bản bằng Python có một điểm cuối /scrape mà nhận một URL dưới dạng tham số truy vấn và trả về nội dung HTML của URL đó."

Mã được ChatGPT tạo ra:

from flask import Flask, request
import requests

app = Flask(__name__)

@app.route('/scrape')
def scrape():
    url = request.args.get('url')
    if not url:
        return "Vui lòng cung cấp tham số URL", 400
    try:
        response = requests.get(url)
        response.raise_for_status()
        return response.text
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        return f"Lỗi khi thu thập URL: {e}", 500

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

Tạo một API cho trình thu thập dữ liệu của bạn giúp nó có thể tái sử dụng và mở rộng. Điều này cho phép tích hợp với các dịch vụ khác. Để biết thêm về phát triển API, hãy tham khảo các tài nguyên về giải pháp API thu thập dữ liệu.

10. Sử dụng ChatGPT để tạo XPath

Trong khi các bộ chọn CSS là thông dụng, XPath cung cấp nhiều linh hoạt hơn cho các lựa chọn phức tạp. ChatGPT có thể tạo ra các biểu thức XPath dựa trên mô tả của bạn về phần tử mong muốn.

Yêu cầu:

"Tạo một biểu thức XPath để chọn nội dung văn bản của tất cả các thẻ <h2> là con trực tiếp của một <div> có lớp main-content."

XPath được ChatGPT tạo ra:

//div[@class='main-content']/h2/text()

XPath có thể mạnh mẽ cho việc nhắm mục tiêu phần tử chính xác. ChatGPT đơn giản hóa việc tạo ra những biểu thức phức tạp này. Điều này nâng cao khả năng của bạn để trích xuất các điểm dữ liệu cụ thể.

Tóm tắt so sánh: ChatGPT vs. Thu thập dữ liệu web truyền thống

Nghiên cứu tình huống và kịch bản ứng dụng

Việc thu thập dữ liệu web hỗ trợ bởi ChatGPT cung cấp nhiều ứng dụng khác nhau trên các ngành công nghiệp. Dưới đây là một vài ví dụ:

Giám sát giá thương mại điện tử

Một nhà bán lẻ trực tuyến đã sử dụng ChatGPT để xây dựng một kịch bản theo dõi giá của đối thủ hàng ngày. Kịch bản này, được ChatGPT tạo ra và cải tiến, có khả năng điều hướng các trang sản phẩm, trích xuất dữ liệu giá cả và đánh dấu những thay đổi đáng kể. Sự tự động hóa này đã tiết kiệm hàng trăm giờ so với việc kiểm tra thủ công, cho phép nhà bán lẻ điều chỉnh chiến lược giá một cách linh hoạt. Ứng dụng này nổi bật khả năng tự động hóa các tác vụ thu thập dữ liệu lặp đi lặp lại của ChatGPT, cung cấp lợi thế cạnh tranh trong các thị trường chuyển động nhanh.

Phân tích thị trường bất động sản

Một công ty bất động sản đã tận dụng ChatGPT để thu thập danh sách bất động sản từ nhiều cổng thông tin khác nhau. ChatGPT đã giúp tạo ra các kịch bản để trích xuất thông tin như loại bất động sản, vị trí, giá và tiện nghi. Dữ liệu thu thập được sau đó đã được phân tích để xác định các xu hướng thị trường, định giá bất động sản và cơ hội đầu tư. Điều này đã cho phép công ty cung cấp những hiểu biết dựa trên dữ liệu cho khách hàng, cải thiện quy trình ra quyết định của họ. Sự dễ dàng trong việc tạo ra các bộ thu thập dữ liệu tùy chỉnh cho các nền tảng khác nhau là một lợi ích chính.

Phân tích cảm xúc trên mạng xã hội

Một công ty tiếp thị đã sử dụng ChatGPT để thu thập các bình luận và đánh giá công khai từ các nền tảng mạng xã hội về các thương hiệu cụ thể. ChatGPT đã hỗ trợ trong việc tạo ra các kịch bản trích xuất nội dung do người dùng tạo, sau đó được đưa vào một mô hình phân tích cảm xúc. Điều này cho phép công ty đánh giá nhận thức của công chúng và xác định các lĩnh vực cần cải thiện thương hiệu. Khả năng nhanh chóng điều chỉnh các bộ thu thập dữ liệu cho các bố cục mạng xã hội mới và trích xuất văn bản liên quan là rất quan trọng để có được thông tin kịp thời.

Tại sao chọn Scrapeless để hỗ trợ thu thập dữ liệu web của bạn bằng ChatGPT?

Trong khi ChatGPT vượt trội trong việc tạo mã và cung cấp hướng dẫn, việc thu thập dữ liệu web trong thực tế thường gặp những thách thức như biện pháp chống bot, CAPTCHA và nội dung động. Đây là lúc một dịch vụ thu thập dữ liệu web mạnh mẽ như Scrapeless trở nên vô giá. Scrapeless cung cấp một bộ công cụ được thiết kế để xử lý những phức tạp này, cho phép bạn tập trung vào phân tích dữ liệu hơn là cơ sở hạ tầng.

Scrapeless hỗ trợ ChatGPT bằng cách cung cấp:

• Bỏ qua chống bot tiên tiến: Scrapeless tự động xử lý CAPTCHA, chặn IP và các cơ chế chống thu thập dữ liệu khác, đảm bảo dòng dữ liệu ổn định. Điều này giải phóng bạn khỏi việc phải liên tục gỡ lỗi và cập nhật các kịch bản được tạo bởi ChatGPT để vượt qua các rào cản mới.
• Chức năng trình duyệt không đầu: Đối với các trang web động được tạo bằng JavaScript, Scrapeless cung cấp khả năng trình duyệt không đầu mạnh mẽ mà không cần quản lý các phiên bản Selenium hoặc Playwright của riêng bạn. Điều này đảm bảo bạn có thể thu thập dữ liệu ngay cả từ những trang web phức tạp nhất một cách dễ dàng.
• Quản lý Proxy: Scrapeless cung cấp một nguồn lớn các proxy thay đổi liên tục, đảm bảo các yêu cầu của bạn có vẻ đến từ nhiều vị trí khác nhau và giảm khả năng bị cấm IP. Đây là một thành phần quan trọng cho các hoạt động thu thập dữ liệu quy mô lớn hoặc liên tục.
• Khả năng mở rộng và độ tin cậy: Với Scrapeless, bạn có thể mở rộng các hoạt động thu thập dữ liệu mà không lo lắng về cơ sở hạ tầng máy chủ hoặc bảo trì. Nền tảng mạnh mẽ của họ đảm bảo thời gian hoạt động cao và cung cấp dữ liệu đáng tin cậy, làm cho các dự án của bạn sử dụng ChatGPT sẵn sàng cho sản xuất.
• Truy cập API đơn giản hóa: Scrapeless cung cấp một API đơn giản, tích hợp liền mạch với các kịch bản Python của bạn, giúp dễ dàng kết hợp các tính năng thu thập dữ liệu tiên tiến mà không cần mã hóa phức tạp. Điều này cho phép bạn nhanh chóng thực hiện các giải pháp do ChatGPT đề xuất.

Bằng cách kết hợp sức mạnh tạo mã của ChatGPT với cơ sở hạ tầng mạnh mẽ của Scrapeless, bạn có thể xây dựng các giải pháp thu thập dữ liệu web hiệu quả, đáng tin cậy và có khả năng mở rộng cao. Sự kết hợp này cho phép bạn vượt qua những trở ngại phổ biến và tập trung vào việc trích xuất những thông tin giá trị từ web.

Kết luận

ChatGPT đã cách mạng hóa việc thu thập dữ liệu web bằng cách làm cho nó dễ tiếp cận và hiệu quả hơn. Từ việc tạo ra các kịch bản cơ bản đến xử lý các tình huống phức tạp như nội dung động và biện pháp chống bot, ChatGPT giúp các nhà phát triển xây dựng các giải pháp trích xuất dữ liệu mạnh mẽ. Khả năng nhanh chóng sản xuất các đoạn mã và cung cấp hướng dẫn đã giảm thiểu thời gian và nỗ lực phát triển một cách đáng kể. Tuy nhiên, để thu thập dữ liệu web mạnh mẽ, có khả năng mở rộng và đáng tin cậy, việc tích hợp với một dịch vụ chuyên biệt như Scrapeless là điều đặc biệt được khuyến nghị. Scrapeless xử lý các thách thức phức tạp của quản lý proxy, vượt qua chống bot và các thao tác trình duyệt không đầu, cho phép bạn tập trung vào việc khai thác dữ liệu đã thu thập phục vụ cho nhu cầu kinh doanh của bạn. Bằng cách kết hợp trí tuệ của ChatGPT với cơ sở hạ tầng của Scrapeless, bạn có thể khai thác toàn bộ tiềm năng của dữ liệu web trong năm 2025 và hơn thế nữa.
Sẵn sàng tối ưu hóa quy trình thu thập dữ liệu web của bạn? Hãy thử Scrapeless hôm nay và trải nghiệm sức mạnh của việc trích xuất dữ liệu liền mạch.

Các câu hỏi thường gặp (FAQ)

Q1: ChatGPT có thể trực tiếp thu thập dữ liệu từ các trang web không?

Không, ChatGPT không thể trực tiếp thu thập dữ liệu từ các trang web. Nó là một mô hình ngôn ngữ tạo ra mã, cung cấp hướng dẫn và giải thích các khái niệm liên quan đến việc thu thập dữ liệu web. Bạn cần thực thi mã đã tạo ra trong một môi trường lập trình (như Python với các thư viện như BeautifulSoup, Requests hoặc Selenium) để thực hiện việc thu thập thực sự. ChatGPT hoạt động như một trợ lý mạnh mẽ trong quá trình phát triển.

Q2: Có hợp đạo đức khi sử dụng ChatGPT cho việc thu thập dữ liệu web không?

Việc sử dụng ChatGPT cho việc thu thập dữ liệu web là hợp đạo đức miễn là việc thu thập dữ liệu đó là hợp đạo đức. Việc thu thập dữ liệu web hợp đạo đức liên quan đến việc tôn trọng các tệp robots.txt, không gây quá tải cho máy chủ với các yêu cầu, tránh thu thập dữ liệu cá nhân nhạy cảm mà không có sự đồng ý, và tuân thủ các điều khoản dịch vụ của trang web. ChatGPT giúp bạn viết mã, nhưng trách nhiệm cho việc hành xử đạo đức thuộc về người sử dụng. Để biết thêm về việc thu thập dữ liệu web hợp đạo đức, hãy tham khảo bài viết của DataCamp.

Q3: Những hạn chế của việc sử dụng ChatGPT cho việc thu thập dữ liệu web là gì?

Mặc dù mạnh mẽ, ChatGPT có những hạn chế. Nó có thể tạo ra mã cần phải sửa lỗi, đặc biệt là đối với các cấu trúc trang web rất phức tạp hoặc thường xuyên thay đổi. Nó không thực thi mã hoặc xử lý tương tác trang web theo thời gian thực. Thêm vào đó, kiến thức của nó dựa trên dữ liệu đào tạo, vì vậy nó có thể không luôn cung cấp các giải pháp cập nhật nhất cho các kỹ thuật chống thu thập rất gần đây. Nó cũng không thể vượt qua CAPTCHA hoặc chặn IP một cách độc lập; những điều này cần các công cụ hoặc dịch vụ chuyên biệt.

Q4: Làm cách nào để tôi cải thiện độ chính xác của mã thu thập dữ liệu do ChatGPT tạo ra?

Để cải thiện độ chính xác, hãy cung cấp các câu lệnh rõ ràng, cụ thể và chi tiết cho ChatGPT. Bao gồm URL mục tiêu, các điểm dữ liệu chính xác mà bạn cần, cấu trúc HTML (nếu biết), và bất kỳ thư viện hoặc phương pháp cụ thể nào mà bạn ưa thích. Nếu mã ban đầu không thành công, hãy cung cấp các thông báo lỗi hoặc mô tả hành vi bất ngờ, và yêu cầu ChatGPT tinh chỉnh mã. Câu lệnh lặp lại và kiểm tra là chìa khóa để đạt được kết quả chính xác.

Q5: Scrapeless cải thiện việc thu thập dữ liệu web dựa trên ChatGPT như thế nào?

Scrapeless cải thiện việc thu thập dữ liệu web dựa trên ChatGPT bằng cách cung cấp hạ tầng cần thiết để vượt qua các thách thức thu thập dữ liệu thông thường. Trong khi ChatGPT tạo mã, Scrapeless xử lý các biện pháp chống bot, CAPTCHA, quay vòng proxy và thực thi trình duyệt không có giao diện. Sự kết hợp này cho phép bạn tận dụng khả năng tạo mã của ChatGPT cho phát triển nhanh chóng, trong khi dựa vào Scrapeless để trích xuất dữ liệu đáng tin cậy, có thể mở rộng và mạnh mẽ từ ngay cả những trang web khó khăn nhất.

Tài liệu tham khảo

• Các thực hành và công cụ tốt nhất cho việc thu thập dữ liệu web 2025 - ZenRows
• 7 thực hành tốt nhất cho việc thu thập dữ liệu web mà bạn phải biết - AIMultiple
• Thu thập dữ liệu web hợp đạo đức: Nguyên tắc và thực hành - DataCamp
• Giới thiệu GPT‑5 cho các nhà phát triển - OpenAI