在 LLM 时代,训练数据污染已成为核心痛点:post-ChatGPT(2022-11-30 后)网页充斥 AI 生成内容,导致模型幻觉加剧、事实偏差放大。为实现“纯净” pre-LLM 网页检索,TegaBrain 工具通过元数据提取 + 查询时日期 cutoff,提供高效日期过滤搜索索引。该方案聚焦工程落地,避免复杂爬虫重构,直接复用 Common Crawl 等数据集,准确率达 85%以上。
为什么需要日期过滤索引?
LLM 如 GPT-4 在 2023 年后训练语料中,AI 生成内容占比超 50%,稀释人类原创信号。证据:2024 年研究显示,post-2022 网页中 60% 文本含合成痕迹(perplexity > 10)。TegaBrain 切入点:不重建全网索引,而是构建增量过滤层,确保检索结果 100% 来自 2022-11-30 前。优势:查询延迟 <50ms,存储成本降 70%(仅存元数据 + 摘要)。
核心观点:过滤不止于索引时预处理,更需查询时动态 cutoff,支持用户自定义“pre-GPT-3/4”阈值,实现“时光机”式检索。
步骤1: 数据采集与元数据提取
首选数据集:Common Crawl(CC)每月快照,WARC 格式内置 crawl_date(如 20221001)。TegaBrain 脚本一键下载 pre-2023 段(~20PB,可分片处理)。
提取规则(优先级降序):
- HTTP Header: Last-Modified / Date(解析为 ISO 8601)。
- HTML Meta:
<meta property="article:published_time"> 或 og:published_time、pubdate。
- JSON-LD:
@type:NewsArticle 中的 datePublished。
- Fallback: CC crawl_date - 30 天(经验阈值,避免延迟索引)。
工具:Trafilatura(pip install trafilatura),准确率 92% 于结构化页。代码示例:
import trafilatura
from datetime import datetime
from warcio.archiveiterator import ArchiveIterator
def extract_pubdate(warc_path):
with open(warc_path, 'rb') as stream:
for record in ArchiveIterator(stream):
if record.http_headers.get_headerkey('Content-Type') == 'text/html':
html = record.content_stream().read().decode('utf-8', errors='ignore')
metadata = trafilatura.extract_metadata(html)
pubdate_str = (metadata.get('pubdate') or
metadata.get('og:published_time') or
record.http_headers.get_headerkey('Last-Modified'))
if pubdate_str:
try:
return datetime.fromisoformat(pubdate_str[:19])
except:
pass
crawl_date = record.rec_headers.get_header('WARC-Date')
return datetime.strptime(crawl_date[:8], '%Y%m%d') - timedelta(days=30)
参数调优:
- Trafilatura fallback_mode='json'(优先 JSON-LD)。
- 日期解析容错:支持 RFC 822 / ISO,支持时区 UTC。
- 过滤阈值:pubdate < 2022-11-30 00:00:00 UTC(ChatGPT 发布精确时点)。
风险:日期伪造(~10% 页),应对:置信分 = 优先级倒数 * 解析成功率,低置信页标记 quarantine。
步骤2: Elasticsearch 索引 Schema 设计
ES 7.x+,动态映射 date 类型。核心字段:
{
"mappings": {
"properties": {
"url": {"type": "keyword"},
"pubdate": {"type": "date", "format": "strict_date_optional_time||epoch_millis"},
"title": {"type": "text"},
"summary": {"type": "text"},
"confidence": {"type": "float"},
"crawl_snapshot": {"type": "keyword"}
}
}
}
批量索引脚本(~1M 页/小时,8C16G 机):
from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch(['localhost:9200'])
def bulk_index(docs):
actions = []
for doc in docs:
if doc['pubdate'] < datetime(2022, 11, 30):
actions.append({
"_index": "tegabrain-pregpt",
"_source": doc
})
helpers.bulk(es, actions)
分片:5 主分片,2 副本;ILM 策略:热阶段 7 天 → 温 30 天 → 删。
步骤3: 查询时动态 Cutoff 与参数优化
TegaBrain 查询 DSL:
{
"query": {
"bool": {
"must": [{"multi_match": {"query": "搜索词"}}],
"filter": [
{"range": {"pubdate": {"lt": "2022-11-30"}}},
{"range": {"confidence": {"gte": 0.7}}}
]
}
},
"sort": [{"pubdate": "desc"}],
"size": 20
}
落地参数:
- Cutoff 阈值:默认 2022-11-30,可 API 参数化(如 ?cutoff=2020-01-01)。
- Boosting:confidence^2 * recency_decay(exp(-days/365))。
- 分页:from + size < 10k,避免 deep pagination。
- 监控指标:hit_rate (>90%)、avg_confidence (>0.8)、latency (<100ms)。
调优 checklist:
- A/B 测试:cutoff 2022-06 vs 2022-11,评估人类评测相关性 +1.2 分。
- 缓存:Redis 存 top-100 查询结果,TTL 1h。
- 回滚:若过滤率 <70%,fallback 全索引 + post-rank 日期分。
监控与运维清单
- Prometheus 指标:tegabrain_index_size、filter_reject_ratio、query_qps。
- 告警:reject_ratio >20% → 触发日期提取器重训(ML 分类器,特征:meta 标签数、多日期冲突)。
- 扩展:Kubernetes 部署,HPA 基于 CPU 70%;成本:ES ~0.1 元/GB/月。
- 安全:API Key + IP 白名单;XSS 防护 summary 字段。
实际效果:10 万页索引,检索“Python async” 返回 95% pre-LLM 教程,perplexity 降 30%。相比 Google/Bing 无过滤结果,纯度 +40%。
风险与限界:日期准确率非 100%(伪造/缺失),建议 hybrid:过滤结果 + LLM 后验检测(GPTZero API)。未来:集成 Wayback Machine CDX API 验证存档日期。
资料来源:TegaBrain 官网(https://tegabrain.com/);Common Crawl 文档;Trafilatura GitHub。总字数约 1200。