
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Az AI „szakértők” azt gondolhatják, hogy a RAG (Retrieval-Augmented Generation) adatelérése megoldott, amint az ügynök keresési API rendszer gyorsítótárazott lekérdezést indít. Jól hangzik, de a valóság az, hogy ez a megközelítés fájdalmasan korlátozott… A piac gyorsan változik, ahogy másodpercenként terabájtnyi új információ jelenik meg világszerte. Az elavult adatokra támaszkodni az azonnali betekintésekhez egyszerűen nem elég. A megoldás? Fegyverezzük fel az AI ügynököket eszközökkel, hogy friss, kontextuális forrásokat fedezzenek fel az internetről (🤫  : itt jön be a Képesség API!) Spoilerek Ebben a cikkben megtudhatod, miért kulcsfontosságú az élő webes felfedezés az AI ügynökök számára, és hogyan érheted el gyakorlati betekintésekkel. Vágjunk bele! Miért nem elegendő a gyorsítótárazott keresés A legtöbb AI csapat azt feltételezi, hogy megoldotta a lekérdezést, amint egy index vagy gyorsítótárazott keresés rendelkezésre áll. Megvannak a dokumentumai, a beolvasott oldalai, a csillogó adatbázisa. Mind szépen tárolva, készen arra, hogy az AI ügynököknek, munkafolyamatoknak vagy folyamatoknak kiszolgálja! Jól hangzik, igaz? Nos, nem egészen… Itt a probléma:    , különösen a mai hiperkapcsolt, digitális első tájban. 🌐 a világ nem áll meg… Új oldalak jelennek meg, trendek törnek fel és tűnnek el, résforrások bukkannak fel, és a meglévő tartalom frissül, néha naponta többször is (vagy akár néhány másodpercenként! ⏱️). Egy ilyen információéhes környezetben, ha az AI ügynöke még mindig a tegnapi beolvasásból vagy a múlt heti indexből merít (még olyan megbízható keresőmotorokból is, mint a Google),  teljesen vak az összes friss, releváns információval szemben! A gyorsítótárazott/indexelt keresésre való pusztán támaszkodás olyan, mintha egy régi térképpel próbálnánk navigálni egy városban 🗺️. Persze, kapunk néhány választ, de kihagyjuk az utcákat, a gyorsítósávokat és az új, legfontosabb forró pontokat. Az azonnali tudás   igényel! (amit egy általános ügynök keresési API rendszer nem tud kezelni, hanem egy   igényel, ahogy hamarosan látni fogod…) webes felfedezést dedikált Képesség API-t A forrásfelfedezés elsőrangú követelmény az azonnali AI pontosságért Gondolj erre: ha az AI ügynöke nem fedez fel új forrásokat, akkor találgat (még ha magabiztosnak hangzik is!) Végül is a legtöbb lekérdezési folyamat arra optimalizál, ami már ismert: indexelt oldalak keresőmotorokból, gyorsítótárazott keresési eredmények, és előre jóváhagyott vagy ismert domainek. Ez hatékony, de nem pontos… 😬 Az önálló forrásfelfedezés három fő módon javítja közvetlenül a pontosságot: 
 
 
 
 🌍  : A legrelevánsabb bizonyíték általában   vagy az első néhány indexelt keresési eredményen belül él. Ez magában foglalja a résblogokat, a közösségi fórumokat, a regionális híroldalakat, a friss dokumentációkat, vagy az egészen új, tegnap még nem létező, még nem szereplő, vagy a cégek által szándékosan elrejtett kulcsszavakban nem szereplő céloldalakat. Ha csak gyorsítótárazott keresésre támaszkodsz, ezek a jelek teljesen láthatatlanok maradnak. Növelt lefedettség a meglévő adatkészleteinken kívül 👀  : A gyorsítótárazott rendszerek csendben meghibásodnak, amikor a világ változik. Az új árjegyzék oldalak, a frissített irányelvek és a hírek gyakori meghibásodási pontok. Az aktívan releváns linkeket új forrásokból felfedező AI ügynökök képesek alkalmazkodni az új információkhoz, ahogy azok megjelennek, ahelyett, hogy elavult tudásban ragadnának. Csökkentett vakfoltok ✅  : Nem minden AI folyamat csak az válasz megtalálásáról szól. Bizonyos esetekben inkább arról van szó, hogy az adott választ a legfrissebb rendelkezésre álló forrásokkal szemben ellenőrizzük. Az élő webes felfedezés valós idejű lekérdezéssel kombinálva lehetővé teszi az AI ügynökök számára, hogy megbízható, aktuális adatok felhasználásával ellenőrizzék az állításokat, és a valóság talaján maradjanak. Hozzáadott ellenőrzés Röviden összefoglalva, az AI ügynökök számára webes felfedezés biztosítása (nem csak egy általános ügynök keresési API, amely az adatbázisodhoz csatlakozik, vagy a keresőmotor első eredményét célozza meg) nem egy bónusz funkció. Ez az  azonnali tudásszerzés alapja! A kérdés és a kihívások jobb megértéséhez tekintsd meg az alábbi összehasonlító táblázatokat… 💭 Gyorsítótárazott, statikus adatok vs. felfedezett, élő adatok 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Gyorsítótárazott, Statikus Adatok 
 Felfedezett, Élő Adatok 
 
 
 
 
 Természet 
 Statikus. Egyszer lekérve vagy alkalmanként frissítve ismétlődő ütemezés szerint. 
 Dinamikus. Valós időben lekérve az internetről, ahogy az adatszükséglet felmerül. 
 
 
 
 
 Lefedettség 
 Ismert és előre indexelt forrásokra korlátozódik. Kihagyja az új és a rés tartalmát. 
 Dinamikusan bővül új oldalakra, feltörekvő forrásokra és frissített tartalomra. 
 
 
 
 
 Alkalmazkodóképesség 
 Nehezen alkalmazkodik, amikor a világ változik. Manuális újrabeolvasást vagy újraincézést igényel. 
 Azonnal alkalmazkodik a frissítésekhez, új eseményekhez és változó körülményekhez. 
 
 
 
 
 Vakfoltok 
 Magas a csendes hibák kockázata, ha a releváns adatok a gyorsítótáron kívül esnek. 
 Rejtett hiányosságok a releváns linkek felfedezésének képessége miatt. 
 
 
 
 
 Legjobban alkalmas 
 Statikus tudásbázisok és belső dokumentációk. 
 Piac-tudatos, valós idejű AI ügynökök, amelyek azonnali pontosságot igényelnek. Ismert források vs. felfedezési adatok 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Ismert Források (Gyorsítótárazott Rendszerek) 
 Felfedezett Adatok (Az Újra Használatra) 
 
 
 
 
 Forrás kiválasztás 
 A legtöbb esetben rögzített és előre meghatározott. A forrásokat előre kiválasztják (vagy korlátozódnak a Google-hoz hasonló keresőmotorok legfelső pozícióira). 
 Dinamikus és adaptív. A forrásokat az AI ügynök autonóm módon fedezi fel lekérdezéskor. 
 
 
 
 
 Tárolás 
 Adatbázisokban, gyorsítótárakban, lemezeken stb. tárolva. 
 Közvetlenül az AI ügynök gyorsítótárába kerül, ahogy felfedezi őket. 
 
 
 
 
 Adatformátum 
 Relációs táblák, fájlok, szöveg és hasonló formátumok. 
 Általában LLM-optimalizált formátumok,  . mint a JSON és a Markdown 
 
 
 
 
 Felfedezési modell 
 Nincs valódi felfedezés. A lekérdezés az indexelt vagy gyorsítótárazott adatforrások keresésétől függ. 
 Releváns linkek, oldalak és erőforrások aktív felfedezése az élő interneten. 
 
 
 
 
 Frissesség 
 A beolvasási vagy indexelési ütemtervtől függ. Gyakran elavult. 
 Valós idejű. Az adatok az internet jelenlegi állapotát tükrözik. Hogyan működik a webes felfedezés a gyakorlatban egy ügynökös AI rendszerben Az AI ügynökökben az adatlekérdezés általában RAG-on (  ) keresztül történik. A RAG javítja a válaszokat azáltal, hogy az LLM-eknek a megfelelő információt adja, javítva a válasz pontosságát a kontextuális alapozás révén. Retrieval-Augmented Generation Egy hagyományos gyorsítótárazott/indexelt keresési beállításban a rendszered egy dedikált ügynök keresési API-ra támaszkodik. A rendszer lekérdezi az eredményeket, amelyek relevánsnak tűnnek a felhasználó lekérdezése alapján. Az adatokat vagy egy helyi adatbázisba töltik, vagy keresőmotorokból, például a Google-ból nyerik ki, általában az első eredményeket célozva meg… Érthető, igaz? Az eredmények a keresőmotor által már beolvasott és rangsorolt tartalomra, vagy arra korlátozódnak, amit a tudásrendszered már ismer és tárol. Ez azt jelenti, hogy a  . gyorsítótárazott vagy indexelt forrásokból kinyerhető betekintések tervezetten korlátozottak A vektor adatbázisok és a hasonlósági algoritmusok a háttérben működnek, de itt ez nem a lényeg. A fő probléma nyilvánvaló: ez a fajta tudásfelfedező rendszer korlátozott. Nem  . Jobb megközelítésre van szükségünk! képes aktívan felfedezni új, feltörekvő oldalakat vagy erőforrásokat Miért az ügynökös forrásfelfedező rendszer a megoldás Itt jön be az  . Itt az egyik vagy több AI ügynök feladata az,  . Íme, hogyan működik a gyakorlatban: ügynök felfedező rendszer hogy aktívan kutasson új, releváns források után az élő interneten 
 
 
 
 , és futtassa őket egy dedikált linkfelfedező rendszeren, amely több száz linket ad vissza (köztük sok olyan forrást, amelyre soha nem gondoltál) 🔍. Fordítsa le a felhasználói kérést keresési lekérdezésekké Válassza ki a legértékesebb információkat tartalmazó linkeket 🎯. Hozzáférjen hozzájuk, és nyerje ki a tartalmat egy olyan formátumban, amelyet az LLM-ek feldolgozhatnak 📝. Röviden, a rendszer a   ciklusán fut (ami nem áll messze a népszerű  ). Ez túlmutat a statikus gyorsítótárazott/indexelt keresésen: az ügynök dinamikusan új forrásokat talál, amelyeket soha nem gondoltál volna indexelni (ami gyakran a legrelevánsabb betekítéseket rögzíti! 😜) felfedezés, értékelés és beszerzés keresés-és-kivonás AI mintától Még mindig nem győzött meg? Hallgasd meg a szakértőket… https://www.youtube.com/watch?v=UYXQsd6tQ0M&embedable=true Természetesen bármely AI ügynök (függetlenül attól, hogy milyen LLM-ekkel működik) nem tudja ezt egyedül megtenni. Szüksége van egy eszközre az internet kereséséhez és a strukturált adatok kinyeréséhez. Itt jön a képbe egy  ! Képesség API Az AI ügynök keresési API nem elegendő… A megoldás egy Képesség API Most már tudod, hogy egy rendes ügynök keresési API rendszer nem elegendő, mi hiányzik? 🤔 Az AI ügynök rejtvényéből hiányzó darab az az eszköz, amely lehetővé teszi az ügynökök számára, hogy autonóm módon fedezzenek fel új forrásokat és kinyerjenek belőlük releváns információt. Ez pontosan az, amit egy Képesség API tesz! Tehát mit ad ez az eszköz valójában az AI ügynöködnek? Felhatalmazza azt, hogy: 
 
 
 Keresse meg az interneten a pontos, naprakész, kontextuális linkeket egy keresési lekérdezés alapján. Hosszú lista linkeket (100+) adjon vissza, a szándékod szerint rangsorolva az elérhető rangsorolási algoritmusok egyikének használatával. Ezekkel a linkekkel megbízhatsz a legfelső eredményekben, vagy újrarangsorolhatod őket a céljaid alapján. Ezután nyerj ki információt a kiválasztott linkekből, és add át az AI ügynöködnek egy  . LLM-kész formátumban Megbízható Képesség API szolgáltatót keresel? Nem kell tovább keresned, mint a  ! Bright Data A Bright Data rengeteg  ! webes adatmegoldást kínál AI-hoz Ezek a megoldások teljesen skálázható infrastruktúrán alapulnak, több mint  . Ehhez adódik a  , az LLM-optimalizált adatformátumok és a  150 millió proxival 95 országban, 99,99% -os rendelkezésre állással és 99,99% -os sikerességgel 24/7 támogatás natív integráció több mint 70 AI keretrendszerrel. Szeretnél többet megtudni? Nézd meg a  ! 🎓 Web Discovery Summit Következtetés Ebben a bejegyzésben megvizsgáltuk, miért nem elegendő a gyorsítótárazott keresés, és miért az az igazi megoldás, ha az AI ügynököknek megadjuk a képességet új adatok és források felfedezésére az internetről. Az igazán mélyreható és egyedi tudás megszerzéséhez nem támaszkodhatsz régi, statikus adatokra! A valós idejű webes felfedezés megvalósításának legjobb módja egy Képesség API-n keresztül történik. Végül is egy „hagyományos” AI ügynök keresési API csak gyorsítótárazott vagy indexelt adatokra tud lekérdezni, míg az AI ügynököknek új forrásokat kell felfedezniük, hogy igazán hatékonyak legyenek. Ahogy láttad, a Bright Data támogatja a webes felfedezési forgatókönyveket, valamint a webes adatfolyamatok széles skáláját az ügynökös AI rendszerek számára. Megoldásainknak köszönhetően a valós idejű webes felfedezés soha nem volt még ilyen egyszerű! . Tegyük hozzáférhetővé a webes adatokat mindenki számára, beleértve az AI ügynököket is, intelligensebb rendszerek érdekében. A következő alkalomig! Csatlakozz küldetésünkhöz egy ingyenes próbaverzióval

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.

Ez a hanganyag a történet eredeti nyelvén készült!

Miért kell az AI ügynököknek új forrásokat felfedezniük, ahelyett, hogy csak a gyorsítótárazott keresésre támaszkodnának

About Author

HOZZÁSZÓLÁSOK

HANG TAGOK

EZT A CIKKET BEMUTATTA

Related Stories

Of The First and Last Things: Part 3

THE HABITS OF INSECTS IN RELATION TO THE FERTILISATION OF FLOWERS

From Desk to HackerNoon: Your Ultimate Guide on How to Publish a Story

Találkozz Hubstaff: HackerNoon a hét társasága

Of The First and Last Things: Part 3

THE HABITS OF INSECTS IN RELATION TO THE FERTILISATION OF FLOWERS

From Desk to HackerNoon: Your Ultimate Guide on How to Publish a Story

Találkozz Hubstaff: HackerNoon a hét társasága

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps