Как устроена инфраструктура данных для ИИ систем

Большинство ИИ-моделей обучены на статичных снимках интернета, собранных в конкретный момент. Для задач, где важна актуальность (цены конкурентов, настроения аудитории, рыночные тренды), такие данные устаревают за часы. Bright Data в партнёрском материале с MIT Technology Review описала, как должна выглядеть инфраструктура, которая решает эту проблему. Для российских компаний вопрос ещё острее: нужно собирать данные с российских сайтов с учётом языка, географии и местных правил доступа, чтобы обучать и дообучать (fine-tuning, обучение модели на ваших примерах под узкую задачу) ИИ на свежих, релевантных данных.

Зачем вообще строить инфраструктуру данных для ИИ?

Веб изначально не проектировался для автоматического сбора информации. Сотни миллионов доменов, миллиарды новых URL каждую неделю, JavaScript-тяжёлые страницы, антибот-защита. Классический парсинг (автоматический сбор данных со страниц) с этим не справляется.

«Думайте о подготовленной модели как об интеллекте, а о релевантных данных как о знаниях. Мощный интеллект поверх пустого слоя знаний, это гений, который ничего не знает, на практике бесполезен.» : Ор Ленхнер, CEO Bright Data

Без свежих данных ИИ-система выдаёт галлюцинации (когда модель уверенно генерирует то, чего не существует). Один из опросов, на который ссылается Bright Data, показал: 56% практиков в области ИИ считают, что бизнесу нужен доступ к веб-данным в реальном времени, чтобы повысить доверие к ответам моделей.

Что понадобится

• Источники данных: список сайтов, с которых нужно собирать информацию (каталоги товаров, новостные ресурсы, отзовики, маркетплейсы).
• Инструмент сбора данных: платформа веб-скрапинга или API-доступ. Для российского сегмента подойдут как Bright Data, так и локальные решения: Scrapy (открытая библиотека на Python), ScrapeHero, или собственные скрипты.
• Хранилище: база данных для структурированных результатов. ClickHouse (российская разработка), PostgreSQL или облачные хранилища Yandex Cloud.
• Пайплайн обработки: скрипт или сервис, который превращает сырой HTML в структурированные записи (JSON, CSV, таблицы).
• Время на настройку: от нескольких часов на простой парсер до нескольких недель на полноценную инфраструктуру с мониторингом и обходом блокировок.

Пошаговая инструкция

1. Определите, какие данные нужны модели. Сформулируйте конкретно: «цены конкурентов на маркетплейсах обновляются раз в час» или «отзывы клиентов за последние 7 дней». Без чёткого ТЗ инфраструктура превращается в склад мусора.

2. Выберите способ сбора. Для небольших задач хватит скрипта на Python с библиотекой Scrapy. Для масштаба (тысячи сайтов, миллионы страниц) нужна платформа с ротацией IP-адресов и эмуляцией браузера. Bright Data, например, заявляет обработку до 80 миллиардов запросов в день, имитируя поведение реального пользователя.

3. Настройте обход технических барьеров. Современные сайты блокируют ботов через JavaScript-проверки, CAPTCHA и антибот-системы. Инфраструктура должна эмулировать реального пользователя: IP-адрес, геолокацию, параметры браузера.

# Пример минимального парсера на Python (Scrapy)
import scrapy

class PriceSpider(scrapy.Spider):
    name = "prices"
    start_urls = ["https://example-marketplace.ru/category/"]

    def parse(self, response):
        for product in response.css("div.product-card"):
            yield {
                "name": product.css("h3::text").get(),
                "price": product.css("span.price::text").get(),
                "timestamp": response.headers.get("Date"),
            }

1. Преобразуйте сырые данные в структурированный формат. Сырой HTML бесполезен для модели. Нужен пайплайн, который извлекает нужные поля, чистит дубли и сохраняет результат в базу. Для российских сайтов учитывайте кодировки (UTF-8 с кириллицей) и особенности вёрстки.

2. Организуйте регулярное обновление. Статичный сбор «один раз» не решает задачу. Настройте расписание: раз в час для цен, раз в сутки для отзывов, в реальном времени для новостей. Чем свежее данные, тем меньше галлюцинаций у модели при инференсе (инференс, момент, когда модель отвечает на запрос пользователя).

3. Проверяйте качество и соответствие правилам. Данные нужно валидировать: нет ли битых записей, дублей, устаревших строк. Также убедитесь, что сбор данных не нарушает условия использования сайтов и законодательство о персональных данных (в РФ это 152-ФЗ).

Как это выглядит на практике для российского бизнеса?

Услуги по построению архитектуры системы базы данных, обустройству и оптимизации инфраструктуры для таких задач в России предлагают как крупные интеграторы, так и небольшие команды. Ключевое: инфраструктура должна учитывать российские реалии: кириллические кодировки, локальные антибот-системы, требования 152-ФЗ.

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям

Авторам Дзена и копирайтерам. Если вы используете ИИ для генерации контента, качество ответов напрямую зависит от свежести данных. Подключайте RAG (retrieval-augmented generation, когда модель подтягивает внешние данные в момент запроса) хотя бы через поисковую выдачу. В Яндекс Нейро и Perplexity это уже встроено.

Маркетологам. Мониторинг цен, отзывов и упоминаний бренда на основе свежих данных заменяет ручной обход конкурентов. Услуги по построению архитектуры системы базы данных, обустройству и оптимизации инфраструктуры для таких задач окупаются за счёт скорости принятия решений.

Предпринимателям в РФ и СНГ. Bright Data работает глобально, но для сбора данных с российских площадок (Ozon, Wildberries, Авито) разумнее использовать локальные решения или настраивать собственную инфраструктуру. Из российских облачных платформ для хранения и обработки подойдут Yandex Cloud и VK Cloud.

Сильная инфраструктура данных не гарантирует сильный ИИ, но без неё даже лучшая модель работает вслепую. Начните с малого: один источник, один парсер, одна задача. Когда увидите разницу в качестве ответов модели на свежих данных и на вчерашних, масштабировать захочется само.