LLM + 抓取：让学术文献检索更聪明

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 www.16yun.cn） ======
proxy_host = "proxy.16yun.cn"      
proxy_port