
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Odborníci na umělou inteligenci si mohou myslet, že vyhledávání dat pro RAG je vyřešeno v okamžiku, kdy systém API pro vyhledávání agentů spustí uložený dotaz. Zní to hezky, ale realita je taková, že tento přístup je bolestně omezený… Trh se rychle pohybuje, protože terabajty nových informací se po celém světě objevují každou sekundu. Spoléhat se na zastaralá data pro okamžité poznatky prostě nestačí. Řešení? Vybavte agenty umělé inteligence nástroji pro objevování čerstvých, kontextových zdrojů z webu (🤫  : právě tam přichází na řadu API pro objevování!) Spoiler V tomto článku uvidíte, proč je živé objevování na webu pro agenty umělé inteligence klíčové a jak toho dosáhnout s praktickými poznatky. Pojďme se do toho pustit! Proč uložené vyhledávání nestačí Většina týmů zabývajících se umělou inteligencí předpokládá, že vyhledávání vyřešily, jakmile mají zavedený index nebo uložené vyhledávání. Máte své dokumenty, své prohledané stránky, svou lesklou databázi. Vše úhledně uloženo, připraveno k podání vašim agentům umělé inteligence, pracovním postupům nebo pipeline! Zní to dokonale, že? No, ne úplně… Zde je problém:   zvláště v dnešním hyperpropojeném, digitálně prvním prostředí. 🌐 svět se nezastaví… Nové stránky se objevují, trendy vzplanou a uhasnou, vznikají niche zdroje a stávající obsah se aktualizuje, někdy i několikrát denně (nebo dokonce každých pár sekund! ⏱️). V takovém informačně hladovém prostředí, pokud váš agent umělé inteligence stále čerpá ze včerejšího prohledávání nebo z indexu z minulého týdne (i z důvěryhodných vyhledávačů, jako je Google),  je zcela slepý ke všem těmto čerstvým, relevantním informacím! Spoléhat se výhradně na uložené/indexované vyhledávání je jako snažit se navigovat městem pomocí staré mapy 🗺️. Jistě, dostanete nějaké odpovědi, ale minete ulice, zkratky a nové horké tipy, které jsou nejdůležitější. Okamžité poznání vyžaduje  ! (což nemůže zvládnout obecný systém API pro vyhledávání agentů, ale vyžaduje  , jak brzy uvidíte…) objevování na webu dedikované API pro objevování Objevování zdrojů je prvotní požadavek pro okamžitou přesnost AI Přemýšlejte o tom takto: pokud váš agent umělé inteligence neobjevuje nové zdroje, hádá (i když zní sebevědomě!) Koneckonců, většina pipeline pro vyhledávání optimalizuje pro to, co je již známo: indexované stránky z vyhledávačů, uložené výsledky vyhledávání a předem schválené nebo známé domény. To je efektivní, ale není to přesné… 😬 Autonomní objevování zdrojů přímo zlepšuje přesnost třemi klíčovými způsoby: 
 
 
 
 🌍  : Nejrelevantnější důkazy se obvykle nacházejí   nebo první výsledky vyhledávání v indexu. Patří sem niche blogy, komunitní fóra, regionální zpravodajské weby, čerstvá dokumentace nebo zcela nové vstupní stránky, které včera neexistovaly, ještě se neobjevují v prvních výsledcích Google, nebo je společnosti záměrně pohřbily. Když se spoléháte pouze na uložené vyhledávání, tyto signály zůstávají zcela neviditelné. Zvýšené pokrytí mimo vaše stávající datové sady 👀  : Uložené systémy tiše selhávají, když se svět mění. Nové stránky s cenami, aktualizované zásady a naléhavé události jsou běžnými body selhání. Agenti umělé inteligence, kteří aktivně objevují relevantní odkazy z nových zdrojů, se mohou přizpůsobit novým informacím, jak se objevují, namísto toho, aby uvízli na zastaralých znalostech. Snížení slepých míst ✅  : Ne všechny pipeline umělé inteligence se zaměřují pouze na nalezení odpovědi. V některých případech jde spíše o ověření této odpovědi proti nejnovějším dostupným zdrojům. Živé objevování na webu v kombinaci s vyhledáváním v reálném čase umožňuje agentům umělé inteligence křížově ověřovat tvrzení pomocí důvěryhodných, aktuálních dat a zůstat uzemněni v realitě. Přidané ověření Stručně řečeno, poskytování objevování na webu agentům umělé inteligence (nejen obecnému API pro vyhledávání agentů připojenému k vaší databázi nebo cílenému na první výsledek vyhledávače) není bonusovou funkcí. Je to základ  okamžitého získávání znalostí! Chcete-li lépe porozumět dané problematice a výzvám, podívejte se na níže uvedené souhrnné srovnávací tabulky… 💭 Uložená, statická data vs. objevená, živá data 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Uložená, statická data 
 Objevená, živá data 
 
 
 
 
 Povaha 
 Statická. Načtena jednou nebo občas aktualizována podle pravidelného plánu. 
 Dynamická. Načítána v reálném čase z webu podle potřeby dat. 
 
 
 
 
 Pokrytí 
 Omezeno na známé a předem indexované zdroje. Chybí nový a niche obsah. 
 Dynamicky se rozšiřuje na nové stránky, vznikající zdroje a aktualizovaný obsah. 
 
 
 
 
 Adaptabilita 
 Potíže, když se svět mění. Vyžaduje ruční opětovné procházení nebo reindexaci. 
 Okamžitě se přizpůsobuje aktualizacím, novým událostem a měnícím se podmínkám. 
 
 
 
 
 Slepá místa 
 Vysoké riziko tichých selhání, když relevantní data žijí mimo cache. 
 Skryté mezery díky schopnosti objevovat relevantní odkazy. 
 
 
 
 
 Nejlépe se hodí pro 
 Statické znalostní báze a interní dokumentace. 
 Tržně uvědomělí, real-time agenti umělé inteligence, kteří vyžadují okamžitou přesnost. Známé zdroje vs. data z objevování 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Známé zdroje (uložené systémy) 
 Objevená data (za chodu) 
 
 
 
 
 Výběr zdroje 
 Ve většině případů pevné a předdefinované. Zdroje jsou vybrány předem (nebo jsou omezeny na první pozice ve vyhledávačích jako Google). 
 Dynamické a adaptivní. Zdroje jsou autonomně objevovány agentem umělé inteligence v době dotazu. 
 
 
 
 
 Úložiště 
 Uloženo v databázích, cache, discích atd. 
 Přidáno přímo do cache agenta umělé inteligence, jakmile je objeví. 
 
 
 
 
 Formát dat 
 Relační tabulky, soubory, text a podobné formáty. 
 Obvykle formáty optimalizované pro LLM, jako je JSON a Markdown  . JSON a Markdown 
 
 
 
 
 Model objevování 
 Žádné skutečné objevování. Vyhledávání závisí na prohledávání indexovaných nebo uložených datových zdrojů. 
 Aktivní objevování relevantních odkazů, stránek a zdrojů napříč živým webem. 
 
 
 
 
 Čerstvost 
 Závisí na plánech procházení nebo indexování. Často zastaralé. 
 Real-time. Data odrážejí aktuální stav webu. Jak objevování na webu funguje v praxi v agenním systému umělé inteligence Vyhledávání dat v agentech umělé inteligence obvykle probíhá prostřednictvím RAG ( ). RAG vylepšuje odpovědi tím, že poskytuje LLM správné informace, čímž zlepšuje přesnost odpovědí prostřednictvím kontextového uzemnění. Retrieval-Augmented Generation V tradičním nastavení uloženého/indexovaného vyhledávání se váš systém spoléhá na dedikované API pro vyhledávání agentů. Systém načítá výsledky, které se zdají být relevantní na základě dotazu uživatele. Data jsou buď načtena do místní databáze, nebo získána z vyhledávačů jako Google, obvykle cílením na úplně první výsledky… Dává to smysl, že? Výstup je omezen na cokoliv, co vyhledávač již prohledal a zařadil na první místa, nebo na cokoliv, co váš znalostní systém již zná a má uloženo. To znamená, že  . poznatky, které můžete získat z uložených nebo indexovaných zdrojů, jsou ze své podstaty omezené V zákulisí se používají vektorové databáze a algoritmy podobnosti, ale to zde není podstatné. Jádro problému je zřejmé: tento typ systému pro objevování znalostí je omezený. Nemůže  . Potřebujeme lepší přístup! aktivně objevovat nové, vznikající stránky nebo zdroje Proč je agenní systém objevování zdrojů řešením Vstupuje  . Zde je jednomu nebo více agentům umělé inteligence přidělena úloha  . Zde je, jak to funguje v praxi: agenní systém objevování aktivně vyhledávat nové, relevantní zdroje na živém webu 
 
 
 
  a spusťte je na dedikovaném systému pro objevování odkazů, který vrátí stovky odkazů (včetně mnoha zdrojů, které jste nikdy neuvažovali) 🔍. Přeložte uživatelský dotaz na vyhledávací dotazy Vyberte odkazy, které s největší pravděpodobností obsahují vysoce hodnotné informace 🎯. Přistupte k nim a načtěte obsah ve formátu, který LLM mohou zpracovat 📝. Stručně řečeno, systém cykluje přes   (proces, který není tak daleko od populárního  ). To jde nad rámec statického uloženého/indexovaného vyhledávání: agent dynamicky nachází nové zdroje, které jste možná nikdy nemysleli na indexování (což často zachycuje nejrelevantnější poznatky! 😜) objevuj, hodnoť a získej vzorový vzor vyhledávání a extrakce v AI Stále nejste přesvědčeni? Poslouchejte odborníky… https://www.youtube.com/watch?v=UYXQsd6tQ0M&embedable=true Samozřejmě, žádný agent umělé inteligence (bez ohledu na to, jaké LLM pohánějí) to sám nezvládne. Potřebuje nástroj k prohledávání webu a extrakci strukturovaných dat. Právě tam přichází na řadu  ! API pro objevování API pro vyhledávání agentů umělé inteligence nestačí… Řešením je API pro objevování Nyní, když víte, že běžný systém API pro vyhledávání agentů nestačí, co chybí? 🤔 Chybějícím dílkem v puzzle agentů umělé inteligence je nástroj, který umožňuje agentům autonomně objevovat nové zdroje a extrahovat z nich relevantní informace. Přesně o to jde v API pro objevování! Co tedy tento nástroj vašemu agentovi umělé inteligence skutečně dává? Umožňuje mu: 
 
 
 Vyhledávat na webu přesné, aktuální, kontextové odkazy na základě vyhledávacího dotazu. Vracet dlouhý seznam odkazů (100+) seřazených podle vašeho záměru pomocí jednoho z dostupných algoritmů řazení. S těmito odkazy můžete důvěřovat nejlepším výsledkům nebo je přerovnat podle svých cílů. Poté extrahujte informace z vybraných odkazů a dodejte je svému agentovi umělé inteligence ve  . formátu připraveném pro LLM Hledáte spolehlivého poskytovatele API pro objevování? Nemusíte hledat dál než k  ! Bright Data Bright Data přichází s dlouhým seznamem  ! webových datových řešení pro AI Tato řešení jsou postavena na plně škálovatelné infrastruktuře s  . Přidejte  , formáty dat optimalizované pro LLM a  více než 150 miliony proxy ve 95 zemích, 99,99% dostupností a 99,99% úspěšností nepřetržitou podporu nativní integraci s více než 70 frameworky AI. Chcete se dozvědět více? Podívejte se na  ! 🎓 Web Discovery Summit Závěr V tomto příspěvku jste prozkoumali, proč uložené vyhledávání nestačí a proč je skutečným řešením poskytnout agentům umělé inteligence schopnost objevovat nová data a zdroje z webu. Chcete-li získat skutečně pronikavé a jedinečné poznatky, nemůžete se spoléhat na stará, statická data! Nejlepším způsobem, jak implementovat objevování na webu v reálném čase, je prostřednictvím API pro objevování. Koneckonců „tradiční“ API pro vyhledávání agentů umělé inteligence může pouze dotazovat uložená nebo indexovaná data, zatímco vaši agenti umělé inteligence musí objevovat nové zdroje, aby byli skutečně efektivní. Jak jste viděli, Bright Data podporuje scénáře objevování na webu i širokou škálu pipeline webových dat pro agenní systémy umělé inteligence. Díky našim řešením nebylo objevování na webu v reálném čase nikdy jednodušší! . Pojďme zpřístupnit webová data všem, včetně agentů umělé inteligence, pro chytřejší systémy. Do příště! Připojte se k naší misi zahájením bezplatné zkušební verze

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.

Tento zvuk je produkován v původním jazyce příběhu!

Proč by agenti AI měli objevovat nové zdroje, nejen spoléhat na cache vyhledávání

About Author

KOMENTÁŘE

ZAVĚŠIT ZNAČKY

TENTO ČLÁNEK BYL PŘEDSTAVEN V

Related Stories

Coinshift Launches csUSDL, Announces Strategic Partnerships

Coinshift Launches csUSDL, Announces Strategic Partnerships

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps