大模型抓取的逻辑是什么

     完整链路：爬虫抓取 → 清洗过滤 → 索引存储 → 实体解析抽取 → 可信度评分 (E-E-A-T) → 上下文匹配 → 生成回答引用源
一、爬虫抓取阶段：能不能拿到你的网页
     1. 遵循 robots.txt 规则，不被屏蔽；页面可正常访问，无 404/5xx、无反爬拦截。
     2. 优先抓取HTML 正文文本；图片内文字、普通 PDF、视频字幕属于次级来源，抽取不稳定，不能作为核心事实载体。
     3. JS 渲染内容：如果关键参数、FAQ、贸易条件完全靠 JS 动态渲染，爬虫拿不到文本，直接无法抽取信息。
     4. 抓取后会做去重：高度复制、模板化通用内容会被降权过滤。
     外贸坑：很多独立站把 MOQ、交期、认证全部放在 PDF 手册，网页正文没有文字，爬虫抓不到，大模型就不会引用你的事实。
二、清洗过滤阶段：哪些内容直接被丢弃
      爬虫拿到原始网页后，会剥离页面噪声：导航菜单、页脚、广告弹窗、重复的营销 Banner、无关侧边栏。
      只保留主体内容：H 标题、正文、列表、表格、FAQ 主体。
      以下内容会被标记为低价值噪声：
      通篇营销宣传形容词，缺少客观事实；
      大量重复话术、跨页面互相矛盾的信息；
      夸大描述，缺少资质 / 参数佐证。
      不是删除网页，而是降低该片段权重，不用于事实回答。
三、索引与实体解析（GEO 最关键环节）
      机器不是阅读整篇文章，而是做实体 + 属性抽取。
      把网页文本拆解成结构化数据单元：
      实体：你的公司名称、产品型号、材质、认证证书
      属性：MOQ、交期、质保、适用工况、OEM 能力、贸易条款
示例：
      网页文字：“Model-A，MOQ 50 pcs，lead time 25-30 days，CE certified”
机器提取：
      `产品：Model-A | MOQ：50件 | 交期：25-30天 | 认证：CE`
      ✅ 结构化标签（H 标签、表格、FAQPage Schema）会辅助机器更快、更正确完成抽取。
      ❌ 大段挤在一起的长文本，机器容易抽取错误、漏字段。
      同时做实体对齐：对比官网、LinkedIn、B2B 平台、行业目录上同一家企业信息。
      如果多处信息打架（官网 MOQ100，B2B 平台写 MOQ50），实体混淆，直接降低可信度，放弃引用。
四、可信度评分 E-E-A-T 校验
      对抽取出来的事实片段打分，而不是给整个网站一个简单排名。
      1. 证据可核验：是否有参数、证书编号、项目条件、第三方佐证；模糊口号不计分。
      2. 专业度：工业领域看技术说明、工况限制、能力边界是否清晰。
      3. 一致性：站内、站外信息是否统一。
      4. 营销浓度：纯广告推销片段权重压低；客观陈述事实片段权重拉高。
      重点：不是网站权重高就一定会被引用，而是单段事实片段质量决定会不会被大模型拿来回答问题。同一个网站，有的片段会被 AI 引用，有的片段直接忽略。
5、用户提问匹配阶段
      海外采购在 AI 输入问题：比如 “What is the MOQ for Model-A industrial part”
      1. 大模型理解用户真实意图（选型、询盘、对比、找供应商）
      2. 在已经抓取解析好的事实库里面检索匹配实体和属性
      3. 筛选可信度高的片段，整合生成答案，并附带来源网页
六、输出引用，两种结局
      1. ✅采信引用：你的网页片段被调用，AI 回答输出你的事实，可带上你的公司，指向你的站点。
      2. ❌不采信：
      抓取失败；
      事实抽取失败；
      可信度评分不足；
      信息存在冲突；
      这时大模型会转向其他可信度更高网页，你不会出现在 AI 回答结果。