在人工智能时代，数据被誉为”新石油”。高质量的AI模型离不开海量、多样、真实的训练数据，而数据采集已成为AI项目成功的关键环节。然而，随着各大平台反爬机制日益严格，传统的数据采集方式面临IP封禁、地理限制、验证码拦截等重重障碍。如何高效、稳定、合规地获取数据，成为AI工程师的核心挑战。本文将介绍AI数据采集方法，并重点解析NovProxy住宅代理IP如何通过动态轮换、粘性会话与API模式，为数据采集提供可靠的基础设施支持。
为什么AI数据采集需要住宅代理IP
常见采集障碍
真实住宅网络：来自全球ISP的家庭宽带IP，行为特征与真实用户一致
精准地理定位：支持国家、州省、城市三级定位，满足区域化数据采集
智能轮换机制：按请求/会话自动更换IP，降低封禁风险
粘性会话支持：动态IP可保持1-120分钟，平衡匿名性与连续性
高可用性：99.9%在线率，自动剔除失效节点
步骤1：需求分析与代理规划
明确采集目标
数据类型：网页文本/图片/价格/社交内容/评论
目标网站：电商平台/社交媒体/搜索引擎/行业站点
数据规模：日采集量、并发需求
地理要求：是否需要特定国家/城市IP
会话需求：是否需要登录态保持（决定粘性会话时长）
步骤2：代理配置
接入方式：直接配置代理地址或通过API模式动态获取IP。
会话策略：
步骤3：反爬策略与粘性会话设计
核心原则：模拟真实用户行为
NovProxy使用建议
✅ 推荐做法：
– 根据目标网站反爬强度调整请求频率
– 分散请求至多个地理节点
– 定期更换认证密码，保障账户安全
– 开启日志记录，便于问题排查
❌ 避免行为：
– 对单一网站发起过高并发（建议<50req/s per IP）
– 使用代理进行网络攻击或欺诈活动
– 共享账户导致IP滥用