
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 የአርቲፊሻል ኢንተለጀንስ “ባለሙያዎች” የRAG የውሂብ ማግኛን ወኪል የፍለጋ API ሲስተም መሸጎጫ ጥያቄን በሚያስነሳበት ቅጽበት የተፈታ መስሎአቸው ሊሆን ይችላል። የሚያምር ይመስላል፣ ነገር ግን እውነታው ያ አካሄድ እጅግ ውስን ነው… ገበያው በፍጥነት ይንቀሳቀሳል፣ በየሰከንዱ ቴራባይት አዲስ መረጃ በመላው አለም ይታያል። ለፈጣን ግንዛቤዎች የቆየ መረጃን መመካት በቂ አይደለም። መፍትሄው ምንድን ነው? የAI ወኪሎችን ከአለም ሆነው ትኩስ፣ አውድ-ተኮር ምንጮችን እንዲያገኙ የሚያስችሉ መሳሪያዎችን ያዘጋጁ (🤫  : እዚያ ነው የDiscover API የሚገባው!) ፍንጭ በዚህ ጽሑፍ ውስጥ፣ የቀጥታ የድር ግኝት ለAI ወኪሎች ለምን ወሳኝ እንደሆነ እና በተግባራዊ ግንዛቤዎች እንዴት ማሳካት እንደሚቻል ያያሉ። ወደ ውስጥ እንግባ! ለምን መሸጎጫ ፍለጋ በቂ አይደለም አብዛኛዎቹ የAI ቡድኖች ኢንዴክስ ወይም የተሸጎጠ ፍለጋ ከተሰራ በኋላ የፍለጋ ጥያቄን እንደፈቱ ያስባሉ። ሰነዶችዎ፣ የተቃኙ ገጾችዎ፣ የሚያብረቀርቁ ዳታቤዝዎ አለዎት። ሁሉም በንጽሕት ተከማችተው፣ ለAI ወኪሎችዎ፣ የስራ ፍሰቶችዎ ወይም ቧንቧዎችዎ ለማቅረብ ዝግጁ ናቸው! ፍጹም ይመስላል፣ አይደል? ደህና፣ ገና ያ አይደለም… ችግሩ ምንድን ነው:   በተለይም ዛሬ ባለን ከፍተኛ ግንኙነት ባለው፣ በዲጂታል-አመራር ገጽታ። 🌐 አለም አትቆምም… አዲስ ገጾች ይታያሉ፣ አዝማሚያዎች ይነሳሉ እና ይጠፋሉ፣ ልዩ ምንጮች ይፈጠራሉ፣ እና ነባር ይዘቶች ይዘምናሉ፣ አንዳንዴም በቀን ውስጥ ብዙ ጊዜ (ወይም በእያንዳንዱ ሰከንድ! ⏱️)። በእንደዚህ አይነት የመረጃ ጥምን በሚያሟላ አካባቢ፣ የእርስዎ AI ወኪል ከትላንትናው ቅኝት ወይም ከሳምንት በፊት ከነበረው ኢንዴክስ (እንደ ጎግል ያሉ አስተማማኝ የፍለጋ ሞተሮችን ጨምሮ) እየሳበ ከሆነ፣  ለዚያ ትኩስ፣ ተዛማጅነት ያለው መረጃ ሙሉ በሙሉ ዓይነ ስውር ነው! በመሸጎጫ/በኢንዴክስ ላይ ብቻ መተማመን እንደ የቆየ ካርታ ከተማን ለመቃኘት እንደመሞከር ነው 🗺️። እርግጥ ነው፣ አንዳንድ መልሶችን ታገኛላችሁ፣ ነገር ግን በጣም አስፈላጊ የሆኑትን ጎዳናዎች፣ አቋራጮችን እና አዳዲስ ቦታዎችን ትናፍቃላችሁ። ፈጣን እውቀት የድር ግኝት ያስፈልገዋል  ! (ይህም በመደበኛ ወኪል የፍለጋ API ሲስተም ሊሰራ አይችልም፣ ነገር ግን   ይፈልጋል፣ እንደሚመለከቱት በቅርቡ…) web discovery የተሰጠ Discover API የምንጭ ግኝት ለፈጣን AI ትክክለኛነት የመጀመሪያ ደረጃ መስፈርት ነው። እንዲህ አስቡት፡ የእርስዎ AI ወኪል አዲስ ምንጮችን ካልፈለገ፣ እያሰበ ነው (ምንም እንኳን በራስ የመተማመን ስሜት ቢሰማውም!) ከሁሉም በኋላ፣ አብዛኛዎቹ የፍለጋ ቧንቧዎች ቀደም ሲል በሚታወቁት ነገር ላይ ያተኩራሉ፡ ከፍለጋ ሞተሮች የተገኙ ኢንዴክስ የተደረጉ ገጾች፣ የተሸጎጠ የፍለጋ ውጤቶች፣ እና አስቀድሞ የጸደቁ ወይም የሚታወቁ ጎራዎች። ያ ቀልጣፋ ነው፣ ግን ትክክል አይደለም… 😬 ራስ-ገዥ ምንጭ ግኝት በሶስት ዋና ዋና መንገዶች ትክክለኛነትን በቀጥታ ያሻሽላል: 
 
 
 
 🌍  : በጣም ተዛማጅነት ያለው ማስረጃ ብዙውን ጊዜ   ወይም ከመጀመሪያዎቹ ጥቂት ኢንዴክስ ከተደረጉ የፍለጋ ውጤቶች ይገኛል። ይህ ልዩ ብሎጎች፣ የקהילት መድረኮች፣ ክልላዊ የዜና ጣቢያዎች፣ ትኩስ ሰነዶች፣ ወይም ትላንት ያልነበሩ አዲስ የገጽ ገጾች፣ ገና በGoogle አናት ውጤቶች ውስጥ የማይታዩ፣ ወይም በኩባንያዎች በድብቅ የተቀበሩትን ያጠቃልላል። በተሸጎጠ ፍለጋ ላይ ብቻ ከሆኑ፣ እነዚህ ምልክቶች ሙሉ በሙሉ የማይታዩ ሆነው ይቀራሉ። የተራዘመ ሽፋን ከአሁን የውሂብ ስብስቦችዎ ውጭ 👀  : አለም ስትቀየር የተሸጎጡ ስርዓቶች በጸጥታ ይሰበራሉ። አዲስ የዋጋ ገጾች፣ የተዘመኑ ፖሊሲዎች እና አዳዲስ ክስተቶች የተለመዱ የውድቀት ነጥቦች ናቸው። ከአዳዲስ ምንጮች ተዛማጅነት ያላቸው አገናኞችን በንቃት የሚያገኝ የAI ወኪሎች አዲስ መረጃ ሲመጣ ከማይዘመን እውቀት ጋር ከመጣበቅ ይልቅ መላመድ ይችላሉ። የተቀነሱ የዓይነ ስውራን ቦታዎች ✅  : ሁሉም AI ቧንቧዎች መልስ ከማግኘት ጋር ብቻ የተያያዙ አይደሉም። በአንዳንድ አጋጣሚዎች፣ ያንን መልስ ካሉ ከቅርብ ጊዜ ምንጮች ጋር ማረጋገጥ ነው። የቀጥታ የድር ግኝት ከእውነተኛ ጊዜ ፍለጋ ጋር ተደምሮ የAI ወኪሎችን እውነታዎችን በእምነት በሚጣልባቸው፣ ወቅታዊ መረጃዎች እንዲያረጋግጡ እና በእውነታው ላይ እንዲቆዩ ያስችላቸዋል። የተጨማሪ ማረጋገጫ ረጅም ታሪክ በአጭሩ፣ ለAI ወኪሎች የድር ግኝት መስጠት (ከእርስዎ ዳታቤዝ ጋር የተገናኘ መደበኛ ወኪል የፍለጋ API ወይም የፍለጋ ሞተር ላይ የመጀመሪያውን ውጤት መፈለግ ብቻ ሳይሆን) የጉርሻ ባህሪ አይደለም። የ  መሠረት ነው! ፈጣን የእውቀት ማግኛ ጉዳዩን እና ተያያዥነት ያላቸውን ችግሮች በተሻለ ለመረዳት፣ ከታች ያሉትን ማጠቃለያ ንፅፅር ሰንጠረዦች ይመልከቱ… 💭 የተሸጎጠ፣ የማይንቀሳቀስ ውሂብ vs. የተገኘ፣ የቀጥታ ውሂብ 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 የተሸጎጠ፣ የማይንቀሳቀስ ውሂብ 
 የተገኘ፣ የቀጥታ ውሂብ 
 
 
 
 
 ተፈጥሮ 
 ማይንቀሳቀስ። አንድ ጊዜ ተገኝቷል ወይም በተወሰነ የጊዜ ሰሌዳ ላይ አልፎ አልፎ ይዘምናል። 
 ተለዋዋጭ። የውሂብ ፍላጎቶች በሚነሱበት ጊዜ በእውነተኛ ጊዜ ከድር ይሳባል። 
 
 
 
 
 የሽፋን 
 በሚታወቁ እና አስቀድሞ ኢንዴክስ በተደረጉ ምንጮች የተገደበ። አዲስ እና ልዩ ይዘትን ይናፍቃል። 
 ወደ አዲስ ገጾች፣ እየታዩ ያሉ ምንጮች እና የተዘመነ ይዘት በራስ-ሰር ይስፋፋል። 
 
 
 
 
 አስተላላፊነት 
 አለም ስትቀየር ይታገላል። በእጅ እንደገና መቃኘት ወይም እንደገና ኢንዴክስ ማድረግን ይፈልጋል። 
 በማዘመኛዎች፣ አዳዲስ ክስተቶች እና በሚለዋወጡ ሁኔታዎች ላይ በቅጽበት ያስተካክላል። 
 
 
 
 
 የዓይነ ስውራን ቦታዎች 
 ተዛማጅነት ያለው መረጃ በመሸጎጫ ውጭ በሚገኝበት ጊዜ ዝምተኛ የውድቀት ከፍተኛ ስጋት። 
 ተዛማጅነት ያላቸውን አገናኞች የማግኘት ችሎታ ምስጋና ይግባውና የተደበቁ ክፍተቶች። 
 
 
 
 
 ለየትኛው የተሻለ ነው 
 የማይንቀሳቀሱ የእውቀት መሠረቶች እና የውስጥ ሰነዶች። 
 ለገበያ-የሚያውቁ፣ በእውነተኛ ጊዜ AI ወኪሎች ፈጣን ትክክለኛነት የሚያስፈልጋቸው። የሚታወቁ ምንጮች vs. የ ግኝት ውሂብ 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 የሚታወቁ ምንጮች (የተሸጎጡ ስርዓቶች) 
 የተገኘ ውሂብ (በበረራ) 
 
 
 
 
 የምንጭ ምርጫ 
 በአብዛኛዎቹ ጉዳዮች፣ ቋሚ እና ቀድሞ የተወሰነ። ምንጮች ከጊዜው በፊት ይመረጣሉ (ወይም እንደ ጎግል ባሉ የፍለጋ ሞተሮች ላይ ባሉ ከፍተኛ ቦታዎች የተገደቡ ናቸው)። 
 ተለዋዋጭ እና ተለማማጅ። ምንጮች በquery ጊዜ በAI ወኪል በራስ-ሰር ይገኛሉ። 
 
 
 
 
 ማከማቻ 
 በዳታቤዝ፣ በመሸጎጫዎች፣ በዲስክ ወዘተ ውስጥ ተከማችቷል። 
 በማግኘቱ ጊዜ በቀጥታ ወደ AI ወኪሉ መሸጎጫ ይታከላል። 
 
 
 
 
 የውሂብ ቅርጸት 
 ተዛማጅ ሰንጠረዦች፣ ፋይሎች፣ ጽሑፍ እና መሰል ቅርጸቶች። 
 በተለምዶ የLLM-የተመቻቹ ቅርጸቶች  . እንደ JSON እና Markdown 
 
 
 
 
 የግኝት ሞዴል 
 እውነተኛ ግኝት የለም። ፍለጋ የሚወሰነው በኢንዴክስ ወይም በተሸጎጠ የውሂብ ምንጮች ላይ በመፈለግ ነው። 
 በቀጥታ ድር ላይ በተዛማጅነት ያላቸው አገናኞች፣ ገጾች እና ግብዓቶች ንቁ ግኝት። 
 
 
 
 
 ትኩስነት 
 በቅኝት ወይም በኢንዴክሲንግ መርሃ ግብሮች ላይ የተመሰረተ ነው። ብዙ ጊዜ ጊዜ ያለፈበት ነው። 
 በእውነተኛ ጊዜ። ውሂቡ የአሁንውን የድር ሁኔታ ያንጸባርቃል። በወኪል AI ሲስተም ውስጥ የድር ግኝት በተግባር እንዴት ይሰራል በAI ወኪሎች ውስጥ የውሂብ ማግኛ በተለምዶ በRAG ( ) በኩል ይከሰታል። RAG LLMs ትክክለኛውን መረጃ በመስጠት ምላሾችን ያሻሽላል፣ በአውድ መሬት ላይ በማድረግ መልስ ትክክለኛነትን ያሻሽላል። Retrieval-Augmented Generation በባህላዊ የተሸጎጠ/ኢንዴክስ ፍለጋ ማዋቀር፣ የእርስዎ ሲስተም በተሰጠ ወኪል የፍለጋ API ላይ ይተማመናል። ሲስተሙ ከተጠቃሚው ጥያቄ ጋር የሚዛመዱ የሚመስሉ ውጤቶችን ያመጣል። ውሂቡ በአካባቢያዊ ዳታቤዝ ውስጥ ይገባል ወይም እንደ ጎግል ባሉ የፍለጋ ሞተሮች ይገኝል፣ በተለምዶ በጣም የመጀመሪያዎቹ ውጤቶች ላይ ያነጣጠረ… ይህ ምክንያታዊ ነው፣ አይደል? ውጤቱ የፍለጋ ሞተሩ አስቀድሞ በፈተሸው እና ባዘጋጀው ላይ ብቻ የተገደበ ነው፣ ወይም የእርስዎ የእውቀት ስርዓት ቀድሞ የሚያውቀው እና ያከማቸው። ያ ማለት  . ከተሸጎጠ ወይም ከኢንዴክስ ከተደረጉ ምንጮች ሊያወጡ የሚችሉት ግንዛቤዎች በንድፍ የተገደቡ ናቸው የቬክተር ዳታቤዞች እና ተመሳሳይነት ስልተ-ቀመሮች ከትዕይንቱ በስተጀርባ ይሳተፋሉ፣ ነገር ግን ያ እዚህ ነጥቡ አይደለም። ዋናው ችግር ግልፅ ነው፡ ይህ አይነት የእውቀት ግኝት ስርዓት የተገደበ ነው።  ። የተሻለ አካሄድ እንፈልጋለን! አዲስ፣ እየታዩ ያሉ ገጾች ወይም ግብዓቶች ንቁ ግኝት ማድረግ አይችልም ለምን ወኪል ምንጭ ግኝት ስርዓት መፍትሄው ነው። የ   እዚህ ይገባል። እዚህ ላይ አንድ ወይም ከዚያ በላይ የAI ወኪሎች   ተሰጥቷቸዋል። በተግባር እንዴት እንደሚሰራ ይኸውና: ወኪል ግኝት ስርዓት በቀጥታ ድር ላይ አዲስ፣ ተዛማጅነት ያላቸውን ምንጮች በንቃት እንዲፈልጉ 
 
 
 
  እና በተሰጠ የሊንክ ግኝት ስርዓት ላይ ያሂዷቸው፣ ይህም በመቶዎች የሚቆጠሩ አገናኞችን (ከዚህ በፊት አስበው የማያውቋቸው ብዙ ምንጮችን ጨምሮ) ይመልሳል 🔍. የተጠቃሚውን ጥያቄ ወደ የፍለጋ ጥያቄዎች ይተርጉሙ በጣም ዋጋ ያለው መረጃ ያላቸው ሊሆኑ የሚችሉ አገናኞችን ይምረጡ 🎯. ይድረሱባቸው እና ይዘቱን LLMs ሊሰራው በሚችለው ቅርጸት ያግኙ 📝. በአጭሩ፣ ሲስተሙ   (ከታዋቂው   በጣም የራቀ ያልሆነ ሂደት) እያለፈ ይሄዳል። ይህ ከማይንቀሳቀስ የተሸጎጠ/ኢንዴክስ ፍለጋ ይበልጣል፡ ወኪሉ አስቀድሞ ኢንዴክስ ለማድረግ አስበው የማያውቁት አዲስ ምንጮችን በራስ-ሰር ያገኛል (ይህም ብዙ ጊዜ በጣም ተዛማጅነት ያላቸውን ግንዛቤዎች ይይዛል! 😜) ግኝት፣ ግምገማ፣ እና ማግኛ search-and-extract AI pattern አሁንም አላሳመነዎትም? ባለሙያዎቹን ያዳምጡ… https://www.youtube.com/watch?v=UYXQsd6tQ0M&embedable=true እርግጥ ነው፣ ማንኛውም AI ወኪል (በየትኛውም LLM ቢሰራ) ይህን ብቻውን ማድረግ አይችልም። ድሩን ለመፈለግ እና የተዋቀረ ውሂብ ለማግኘት መሳሪያ ይፈልጋል። ያ ነው   የሚገባው! Discover API የAI ወኪል የፍለጋ API በቂ አይደለም… መፍትሄው Discover API ነው። አሁን መደበኛ ወኪል የፍለጋ API ሲስተም በቂ እንዳልሆነ ያውቃሉ፣ የጠፋው ቁራጭ ምንድን ነው? 🤔 በAI ወኪል እንቆቅልሽ ውስጥ የጠፋው ቁራጭ አዲስ ምንጮችን በራስ-ሰር እንዲያገኙ እና ተዛማጅነት ያለው መረጃ እንዲያወጡ የሚያስችላቸው መሳሪያ ነው። ያ ነው Discover API የሚሰራው! ስለዚህ ይህ መሳሪያ የእርስዎን AI ወኪል በእርግጥ ምን ይሰጠዋል? እንዲያስችለው ያደርገዋል: 
 
 
 በትክክለኛ፣ ወቅታዊ፣ አውድ-ተኮር አገናኞች ላይ በመመስረት ድሩን ይፈልጉ። ለአላማዎ በተገኙት የደረጃ ስልተ-ቀመሮች አንዱን በመጠቀም ደረጃ የተሰጣቸው ረጅም የሊንኮች ዝርዝር (100+) ይመልሱ። በእነዚህ አገናኞች፣ ከመጀመሪያዎቹ ውጤቶች ማመን ይችላሉ ወይም በግብዎ መሰረት እንደገና ደረጃ መስጠት ይችላሉ። ከዚያም ከመረጡት አገናኞች መረጃን ያውጡ እና ለAI ወኪልዎ በ  ያቅርቡ። LLM-ready ቅርጸት አስተማማኝ Discover API አቅራቢ እየፈለጉ ነው? ከ   በተጨማሪ መሄድ አያስፈልግም! Bright Data Bright Data ከ  ረጅም ዝርዝር ይዞ ይመጣል። ለAI የድር ዳታ መፍትሄዎች እነዚያ መፍትሄዎች በሙሉ በ  ባለው ሙሉ በሙሉ ሊሰፋ በሚችል መሠረተ ልማት ላይ የተገነቡ ናቸው።  ፣ የLLM-የተመቻቹ የውሂብ ቅርጸቶች፣ እና   ጨምሩ። 95 ሀገራት 150M+ ፕሮክሲዎች፣ 99.99% የስራ ጊዜ እና 99.99% የስኬት መጠን 24/7 ድጋፍ ከ70+ AI ማዕቀፎች ጋር ተወላጅ ውህደት ተጨማሪ ማወቅ ይፈልጋሉ? የ   ይመልከቱ! 🎓 Web Discovery Summit ማጠቃለያ በዚህ ጽሁፍ፣ የተሸጎጠ ፍለጋ ለምን በቂ እንዳልሆነ እና ለAI ወኪሎች አዲስ መረጃ እና ምንጮችን ከድር የማግኘት ችሎታ መስጠት ለምን እውነተኛ መፍትሄ እንደሆነ አየን። በእውነት አዋቂ እና ልዩ እውቀት ለማግኘት፣ የቆየ፣ የማይንቀሳቀስ ውሂብ ላይ መተማመን አይችሉም! የእውነተኛ ጊዜ የድር ግኝትን ለመተግበር ምርጡ መንገድ በDiscover API በኩል ነው። ከሁሉም በኋላ፣ “ባህላዊ” AI ወኪል የፍለጋ API የተሸጎጠ ወይም ኢንዴክስ የተደረገ ውሂብን ብቻ ነው መጥራት የሚችለው፣ የAI ወኪሎችዎ ውጤታማ ለመሆን አዲስ ምንጮችን ማግኘት አለባቸው። እንዳየዎት፣ Bright Data የድር ግኝት ሁኔታዎችን እንዲሁም ለወኪል AI ስርዓቶች ሰፊ የድር ዳታ ቧንቧዎችን ይደግፋል። በእኛ መፍትሄዎች ምስጋና ይግባውና፣ የእውነተኛ ጊዜ የድር ግኝት ከዚህ በፊት ሆኖ አያውቅም! . የድር ዳታ ለሁሉም ሰው ተደራሽ እናደርገው፣ የAI ወኪሎችን ጨምሮ፣ ለተሻለ ስርዓቶች። እስከሚቀጥለው ጊዜ ድረስ! በነጻ ሙከራ በመጀመር ተልእኳችንን ይቀላቀሉ

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

This writer has a vested interest be it monetary, business, or otherwise, with 1 or more of the products or companies mentioned within.

ይህ ኦዲዮ የተዘጋጀው በታሪኩ የመጀመሪያ ቋንቋ ነው!

ለምን የ AI ወኪሎች በጥሬ የፍለጋ ውጤቶች ላይ ከመተማመን ይልቅ አዲስ ምንጮችን ማግኘት አለባቸው

About Author

አስተያየቶች

ተንጠልጣይ መለያዎች

ይህ ጽሑፍ ቀርቧል

Related Stories

This Side of Paradise: Book I, Chapter I - Amory, Son of Beatrice

Democratizing Crypto Trading with Trade Fighter

"I would rather feel machine judging me, than people judging me" - Jeremy Morgan during AMA

Democratizing Tech Skills with Jeremy Morgan of Pluralsight, LIVE AMA on August 17th, 12 pm EST

This Side of Paradise: Book I, Chapter I - Amory, Son of Beatrice

Democratizing Crypto Trading with Trade Fighter

"I would rather feel machine judging me, than people judging me" - Jeremy Morgan during AMA

Democratizing Tech Skills with Jeremy Morgan of Pluralsight, LIVE AMA on August 17th, 12 pm EST

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps