Search and Extract: Ինչպե՞ս այս AI մոդելը կարեւոր է, դասընթաց եւ օրինակ

Շատ AI- ի գործիչներ, ML- ի խողովակներ, AI- ի հզորման աշխատանքային պլաններ, հսկայական հետազոտական համակարգեր եւ տվյալների հիմնված որոշման մեքենաներ չեն սխալ, քանի որ մոդելները սխալ են: Նրանք սխալ են, քանի որ տվյալները սխալ են: Բարձրապես, տվյալները սովորաբար պլանավոր են, անպլանավոր են, անպլանավոր են, կամ բոլոր երեքը միասին: Սա հիմնական խնդիրն է: Եվ «Սերմանել եւ վերցնել» AI մոդելը պետք է լուծել այն: ✨ Այս հոդվածում դուք կարող եք տեսնել, թե ինչ Ի՞նչ է նշանակում, թե ինչպիսիք է այն աշխատում, թե ինչու այն կարեւոր է, քան շատ մարդիկ կարծում են, եւ թե ինչպիսիք են օգտագործել այն end-to-end- ի հետ: Search եւ Extract Արդյո՞վ պետք է տեւել նոր, բնական եւ հավասար, ստուգելի տեղեկատվություն Statista-ի կողմից, ամեն օր 402,74 միլիոն terabytes տվյալների ստեղծում են Այս տվյալները փնտրում են web- ում, տվյալների պահեստներում, analytics stacks- ում եւ pipelines- ում, որը հեշտ է խոսել. Բայց այստեղ է սխալը: ավելի տվյալներ չի նշանակում ավելի լավ տվյալներ! Այս տոմսում, դա անտեալական է կարծում, որ ամեն ինչ հավատում է իրականությունը - կամ, որ այն նույնիսկ կարող է հավատվել առաջին տեղում ... Ապրանքներ դեռ պետք է բիզնես որոշումներ, ավտոմատացում, եւ AI-driven calls հիմնված Տեսակներ Այս Երբ սերտիֆիկը անսահմանափակ է, անսահմանափակ է, կամ պարզապես անսահմանափակ է... այն տեսքը, որը կառուցված է այն վրա, չի կարող լինել հավասար: Նրանք պարզապես տեսնում են հավասար, բայց կարող են անսահմանափակ լինել: Այսպիսիք է, թե ինչու LLMs hallucinate, AI- ի գործիչները ապահովում են ճշգրտական, բայց սխալ պատասխանները, եւ տվյալների խողովակներ սխալ է արտադրության. Հիմնական հարցը ոչ թե մոդելը, ոչ թե գործիքները, ոչ թե արտադրությունը, ոչ թե տվյալները. Եթե դուք աշխատում եք պլաստիկ analytics workflow- ից կամ ամբողջությամբ ավտոմատ AI- ի գործիչից, ամենը կախված է սեղմվող տվյալների որակի վրա: Դուք պետք է տվյալները, որոնք: Արդյոք Հիմնական Գիտվել է Իհարկե, եթե դուք չգիտեք Արդյոք տվյալները ստանում են կամ Ահա՞ն է, որ դուք չեք կարող ճշգրիտապես հավատալ արդյունքների մասին: Ինչպե՞ս Երբ Սա է իրական հարցը. Ինչպե՞ս կարող եք ճշգրիտորեն վերցնել տեղեկություններ, որոնք ժամանակակից են, relevant են որոշակի գործի համար, եւ կարող են հավատալել, որ վերցնում են իր աղբյուրը: Ինչպե՞ս կարող եք ճշգրիտորեն վերցնել տեղեկություններ, որոնք ժամանակակից են, relevant են որոշակի գործի համար, եւ կարող են հավատալել, որ վերցնում են իր աղբյուրը: Սա այնտեղ է, որտեղ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված Search and Extract Search and Extract: Ինչ է այն եւ ինչու է այն լուծում «Անհարկեք եւ վերցրեք» է Օգտագործվում է ժամանակակից, ճշգրիտ եւ բնական տեղեկատվության ստուգման գործընթացը կայքում . Այն հեշտ է կառուցել, բայց շատ արդյունավետ է գործում: De facto ստանդարտ Բարձր մակարդակում, այն աշխատում է երկու տարբեր քայլում: Search: The system performs a live web search on search engines like Google to find the most relevant and trustworthy sources for a given query. Սա օգնում է data pipeline սկսել տեղեկատվություն, որը ժամանակակից է եւ գնում է բացասական աղբյուրներ. Տեղադրել: Հետեւաբար, համակարգը գտնում է ամենամեծ relevant URL- ները, այցելում է այդ էջերը, եւ վերցնում է ամենամեծ օգտակար նյութը կամ տվյալները նրանցից: Սա կարող է ներառում գործառույթներ, ստանդարտություններ, definitions, կամ կառուցված տեղեկություններ, որոնք վերցվում են էջից. Այս մոդելը հատկապես օգտակար է AI- ի հետ կապված ծրագրերի, ինչպիսիք են AI- ի գործիչները, , եւ բիզնես մակարդակի AI workflows- ը: Այն նաեւ կիրառվում է tradicional machine learning, fact-checking, եւ data enrichment pipelines- ում: Agentic RAG համակարգեր Agentic RAG համակարգեր «Ասահմանափակ նպատակը» «Ասահմանափակ» մոդելը պետք է լուծել ժամանակակից տվյալների խնդիրները, այնպես որ ապահովում է, որ հավաքված տեղեկություններ են: Ապրիշ , քանի որ վերլուծված անձնական կայքի տվյալները ստանում են վերջին կայքի վերլուծություններից, որոնք կարող են ներառում վերջին տեղեկությունները եւ նորություններ: Հիմնական , քանի որ տեղեկատվությունը ճշգրիտ է սխալում, որոնք նշված են սխալում: Գիտելի , քանի որ տվյալները ուղղակիորեն ստանում են հատուկ կայքերից, ինչպես նաեւ URL-ները, որոնք ցանկացած մեկը կարող է այցելել եւ ստուգել: Ինչպե՞ս աշխատում է Search and Extract- ը At a high level, “Search and Extract” can be summarized with the following workflow: The input for this workflow is a list of searchable topics. These are generally contextually extracted from documents, datasets, or given information sources using AI/ML. That’s what commonly occurs in AI enrichment, data verification, RAG workflows, or deep research applications. Ոչ ո՞վ է սեղմվում սեղմվում սեղմված նյութերը, կարող են վերցնել «Սեղմելու» մասը, որտեղ SERP API լուծումը կատարում է ավտոմատային կայքի սեղմման ծրագրերը նպատակային սեղմման մեքենաների վրա: Երբ ստանում եք սեղմման արդյունքները, դուք կարող եք կամ վերցնել բոլոր վերցված կայքի էջերը, կամ սեղմել միայն ամենամեծ հարմարավետները, օգտագործելով AI / ML կամ ճշգրտական պայմաններ (հարկե, մուտքագրեք էջերը մասնագիտացված տոմսերի, լեզուների, կամ այլ արժեքներ): Երբ փնտրում եք բազմաթիվ փնտրման հարցերը միասին (հարկե տարբեր փնտրման հարցեր կամ մի քանի էջերի համար նույն փնտրում), դուք կարող եք պետք է գործել հարմարեցված վերլուծման ալբորմետիկը: Google- ի կամ ցանկացած փնտրող մեքենայի ապահովված ranges- ը optimizes է SEO- ի համար, որը կարող է ոչինչ բացահայտել, թե ինչը կարեւոր է ձեր օգտագործման դեպքում: Հիմնականում, դուք հաճախ ցանկանում եք վերլուծել ընտրված էջերը ձեր հատուկ նպատակների վրա: The selected URLs are then sent to the “Extract“ node, where a web scraping service accesses each page and extracts the main information. This extracted data is fresh, contextual, and verifiable, as desired. Հաջորդը, խնդրում ենք ուսումնասիրել ծառայություններ, որոնք խաղում են «Սերմանել» եւ «Հեռնել» փուլներում, respectively! Տեսագրություն Search engines, ինչպիսիք են Google, Bing, DuckDuckGo, Baidu, եւ Yandex պաշտպանել իրենց SERPs (Search Engine Results Pages) with rate limits and CAPTCHA to prevent automated scraping. «Այս ծառայություններ բացահայտում են endpoints- ից, որպեսզի փնտրում են փնտրման գործառույթները կլորում, օգտագործելով ինտրաֆորմացիա, որը նախագծված է մատակարարման եւ anti-bot չափանիշների կառավարման համար ձեզ համար: is one of the most complete web search services available. It supports global searches through a proxy network of more than 150 million IPs across 195 countries, can return fully parsed SERP data in JSON, offers many pagination options, and supports integration into any data or ML pipeline using standard HTTP requests, as well as over 50+ AI agent frameworks and workflows. Bright Data’s SERP API Bright Data- ի SERP API-ը Բացի այդ, Bright Data- ի SERP API-ը թույլ է տալիս Ձեզ բացել անսահմանափակ շարք որոնման հարցեր միասին: Սա նշանակում է, որ դուք կարող եք վերցնել մի քանի հազար արդյունքների ընթացքում «Հոգման» փուլում: Այնուհետեւ, դուք կարող եք սեղմել եւ վերլուծել նրանց ձեր պահանջների համար ամբողջական «Հոգման եւ վերլուծման» գործընթացի վերջին փուլներում (հարկվել է առաջ). Արդյոք ️ Web data extraction is the harder part. The reason is that every website is different, and even pages within the same domain can follow different rendering, data-visualization, and retrieval logic. This makes programmatically accessing their content quite difficult. On top of that, sites tend to adopt anti-scraping measures to protect their valuable public web data. Դա պահանջում է արտաքին ծառայություններ, որոնք թույլ են տալիս Ձեզ ապահովել կայքի մատակարարների մատակարարները, ոչ թե այն, թե ինչպես պաշտպանված են, եւ ոչ թե ձեր ծախսելիության պահանջները: Այս մասին, Bright Data- ը ամենամեծ կայքի ծախսելու լուծումների մատակարարն է շուկայում, քանի որ գործիքներ, ինչպիսիք են: Web Unlocker API: A API- ը, որը հեշտությամբ հասկանում է ցանկացած Public Web Page- ում, ավտոմատորեն բլոգներ, CAPTCHAs, fingerprinting եւ proxy rotation- ում: Browser API- ը: Լավագույն բլոգերային բլոգեր, որը համատեղելի է Puppeteer- ի, Selenium- ի, Playwright- ի եւ այլ ավտոմատացման սարքավորումների հետ, որը առաջարկում է տեղադրված CAPTCHA- ի լուծման եւ ավտոմատ proxy կառավարման. Web Unlocker- ը Web Unlocker- ը Բրիտանիայի API Բրիտանիայի API Web Unlocker- ը հարմար է էջային մատակարարման համար, այնպես էլ Raw HTML- ում կամ AI-ready Markdown- ում: Արդյունաբերական կայքների համար, որոնք պահանջում են ինտերնետության կամ ավտոմատացման, որպեսզի ստանալ անհրաժեշտ տվյալները, Browser API- ը ավելի լավ է. great data format for LLM ingestion great data format for LLM ingestion Այս երկու լուծումներ միասին ներառում են այն ամենը, ինչ պետք է պետք է «Հեռնել» գործառույթի «Հեռնել եւ վերցնել» գործառույթը: Ինչպես իրականացնել Search and Extract Workflow- ը Python- ում Գիտեք, թե ինչպես պետք է տեղադրել ճշգրտական «Հոգել եւ արտադրել» աշխատանքային պլան Python- ում: Search- ի համար, դուք կօգտագործեք Bright Data- ի SERP- ի API-ը Live- ի կայքի որոնման համար: Արդյոք, դուք կախված եք Web Unlocker API-ի համար, որպեսզի ստանալ եւ ստուգել ընտրված կայքերից մատակարարված նյութը: Հետեւեք ներքեւի ներքեւը! Հիմնական պայմաններ Եթե դուք ցանկանում եք հետեւել այս դասընթացը, համոզվեք, որ դուք ունեք: Python 3.9+-ը տեղադրվել է տեղականորեն: A Bright Data account configured with a SERP API zone and a Web Unlocker API zone, along with your API key. Եթե դուք չեք իմանալ, թե ինչպես սկսել Bright Data- ի SERP API- ի կամ Web Unlocker API- ի արտադրանքի հետ, փնտրեք պաշտոնական գրասենյակները: SERP API-ի տեղադրումը Bright Data- ի Unlocker API-ի վերլուծություն SERP API-ի տեղադրումը Introduction to SERP API Introduction to Bright Data’s Unlocker API Bright Data- ի Unlocker API-ի վերլուծություն From now on, we’ll refer to your SERP API zone as եւ ձեր Web Unlocker API տարածքում, ինչպես նաեւ : serp_api web_unlocker Այնպես որ, ապահովեք, որ zone is configured in “Full JSON” mode in the “Data Format” section inside the configuration table: serp_api Այսպիսով, Bright Data SERP API- ը կօգնի վերլուծել SERP- ի արդյունքները JSON- ի ձեւաչափում, ինչը ավելի հեշտ է սեղմել եւ վերլուծել: Հաջորդը . Այն կօգտագործվի ստուգելու պահանջներին, որոնք նշված են վերեւում: Տեղադրեք ձեր Bright Data API-ը Տեղադրեք ձեր Bright Data API-ը Այս գործընթացը արագելու համար, մենք կարծում ենք, որ դուք ունեք մի Python ծրագրը, որը տեղադրվում է մի բնական միջավայրի վրա: Step #1: Պահպանեք Bright Data Services- ը API- ի միջոցով Bright Data- ի ծառայությունների հետ միակցելու ամենահասակագույն ճանապարհ է իր API- ի միջոցով: Առաջին, տեղադրեք async-ready HTTP client- ը, ինչպիսիք են AIOHTTP- ը: pip install aiohttp Հաջորդը, որոշեք հետեւյալ երկու գործառույթները, որոնք կախված են SERP API-ին եւ Web Unlocker API-ին: # Replace these with your Bright Data API token and zone names BRIGHT_DATA_API_TOKEN = " " SERP_ZONE = "serp_api" # Your SERP API zone WEB_UNLOCKER_ZONE = "web_unlocker" # Your Web Unlocker API zone HEADERS = { "Authorization": f"Bearer {BRIGHT_DATA_API_TOKEN}", # To authenticate the API requests to Bright Data "Content-Type": "application/json" } async def fetch_serp(session, query, location="us", language="en"): url = "https://api.brightdata.com/request" data = { "zone": SERP_ZONE, "url": f"https://www.google.com/search?q={urllib.parse.quote_plus(query)}&hl={language}&gl={location}", "format": "json" } async with session.post(url, json=data, headers=HEADERS) as resp: response_data = await resp.json() return json.loads(response_data["body"]) async def fetch_page(session, page_url, data_format="markdown"): url = "https://api.brightdata.com/request" data = { "zone": WEB_UNLOCKER_ZONE, "url": page_url, "format": "raw", "data_format": data_format } async with session.post(url, json=data, headers=HEADERS) as resp: return await resp.text() Դա Function- ը կապում է Bright Data SERP API- ում Google- ի որոնման համար եւ վերցնում է Parsed JSON SERP- ի արդյունքները (հարկե ձեր հաշիվում konfigurated) fetch_serp() Հաջորդը connects to the Bright Data Web Unlocker API to fetch web pages. Configuring the output as Markdown, which is ideal for ingestion into LLMs. fetch_page() For more information on the arguments, parameters, and how to call those two APIs, refer to the docs! 📖 Արդյոք, դուք պետք է ստանալ այն, ինչ դուք պետք է պետք է ստանալ, թե ինչպես պետք է ստանալ, թե ինչպես պետք է ստանալ, թե ինչպես պետք է ստանալ. Note Լավ! Այժմ դուք ունեք կառուցվածքի բլոգներ, որոնք կարող են տեղադրել «Սերմանել» եւ «Հեռնել» մակարդակները Գործիքներ : async import asyncio async def main(): # "Search and Extract" logic... # Run the async main function asyncio.run(main()) Step #2: Ապրիշի դասընթացը կատարեք Տեսեք, որ դուք ունեք AI- ի գործիչներ, որոնք հավատում են MCP- ի ինտեգրմաններին, եւ ցանկանում եք արտադրել հաղորդագրություն, որը ցույց է տալիս, թե ինչպիսիք են մանկական փոխանցումներ պտուտակում, ինչպիսիք են նոր առանձնահատկություններ, եւ այլն: Regular LLMs cannot help much with that task, as MCP is relatively new and most models were trained on older data. Thus, you need a search topic like: "new version of MCP" Call the SERP API to retrieve parsed Google SERP results for that search query- ը: # Topics to search input_topic = "new version of MCP" async with aiohttp.ClientSession() as session: # Search phase: Get SERP results serp_results = await fetch_serp(session, input_topic) Պահպանելուց հետո, The function calls the SERP API using the provided search query. If you need to handle multiple queries, you can call Հեղինակային օգտագործումը . fetch_serp() fetch_serp() asyncio.gather() SERP API-ը ստուգում է 10 արդյունքների համար, բայց կարող է կարգավորվել մինչեւ 100 արդյունքների համար: Note Google-ի SERP- ի արդյունքները վերադարձվում են որպես Python- ի գրասենյակ: Ստացեք տեղադրման, օգտագործելով Տեսակներ : fetch_serp() organic serp_ranking_results = serp_results.get("organic", []) Տպագրեք որոնման արդյունքները, եւ դուք պետք է ստանալ արտադրանքը նման է այս: Նշեք, թե ինչպիսիք են միասին, թե ինչպիսիք են «MCP- ի նոր տարբերակը» Google- ում: Step #3: Filter the URLs of Interest Բոլոր SERP- ի արդյունքների հետ, որոնք SERP API- ի զանգվածը վերցնում է, հավելեք, որ դուք հետաքրքրված եք մինչեւ Top 3 արդյունքների հետ: «Domain»-ը (MCP- ի գրասենյակը): Բացի այդ, տեսնեք, թե Google- ի առաջին ռեժիմը այն ռեժիմ է, որը դուք ցանկանում եք պահպանել: ModelContextProtocol.io Վիքիպահեստում ModelContextProtocol.io Վիքիպահեստում Filter այնպես, որ հետեւյալն է: # Where to store the page URLs to scrape in the "Extract" phase pages_of_interest = [] # Iterate over results and filter for URLs containing "modelcontextprotocol.io" for result in serp_data_results: page_url = result.get("url") if "modelcontextprotocol.io" in page_url: pages_of_interest.append(page_url) # Stop once reaching 3 results if len(page_url) == 3: break Արդյոք, դուք կարող եք ստանալ մի շարք URL-ներ, որոնք պետք է հասանելի են «Հեռնել» փուլում: Այս փուլում, identified URLs են: [ "http://blog.modelcontextprotocol.io/posts/2025-11-25-first-mcp-anniversary/", "https://modelcontextprotocol.io/development/roadmap", "https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-11-25" ] Ժամանակն է ստանալ տեղեկություններ այս էջից! Step #4: Perform the Extract Phase Օգտագործեք Web Unlocker API-ը սեղմելու եւ սեղմելու 3 ընտրված էջերը միասին: fetch_page() tasks = [fetch_page(session, url) for url in pages_of_interest] web_page_results = await asyncio.gather(*tasks) : Եթե դուք աշխատում եք դինամիկ կայքը, որը պահանջում է օգտվողի ինտերնետը, վերցնել տվյալները այնից, օգտագործելով բեռախոսային ավտոմատացման տեխնոլոգիան, ինչպիսիք են Playwright- ը, որը ներգրավված է Browser API- ի հետ: Ավելի տեղեկատվություն ստանալը, տեսնեք DOCs- ում: Note Արդյոք, դուք կարող եք ստանալ մի մուտքի, որը ներառում է բոլոր մուտքի էջերի բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային: markdown_pages = [page for page in web_page_results] Տեղադրեք, որ սերտիֆիկը իրականում ներառում է նպատակային էջերի Markdown- ը: for markdown_page in markdown_pages: print(markdown_page[:300] + "...\n---\n") Այս դեպքում արտադրանքը է: Դա նշանակում է, որ Web Unlocker API-ը կարող է կատարել web data extraction- ը հաջողությամբ, առանց որեւէ anti-bot- ի կամ anti-scraping- ի գործառույթների. Հիմա այս թարմ, բնական եւ ստուգելի տվյալները, պահել այն ավելի երկար վերլուծման համար, ուղարկել այն LLM- ում վերլուծման համար, օգտագործել այն բացահայտելու համար լրացուցիչ խնդիրների համար, շարունակել ավելի խոշոր հետազոտություններով, կամ օգտագործել այն շատ այլ օգտագործման գործիքների համար: Mission Complete! Step #5: Պաշտոնական կոդը Ապրիշի վերջնական տարբերակը է: # pip install aiohttp import asyncio import aiohttp import urllib.parse import json # Replace these with your Bright Data API token and zone names BRIGHT_DATA_API_TOKEN = " " SERP_ZONE = "serp_api" # Your SERP API zone WEB_UNLOCKER_ZONE = "web_unlocker" # Your Web Unlocker API zone HEADERS = { "Authorization": f"Bearer {BRIGHT_DATA_API_TOKEN}", # To authenticate the API requests to Bright Data "Content-Type": "application/json" } async def fetch_serp(session, query, location="us", language="en"): url = "https://api.brightdata.com/request" data = { "zone": SERP_ZONE, "url": f"https://www.google.com/search?q={urllib.parse.quote_plus(query)}&hl={language}&gl={location}", "format": "json" } async with session.post(url, json=data, headers=HEADERS) as resp: response_data = await resp.json() return json.loads(response_data["body"]) async def fetch_page(session, page_url, data_format="markdown"): url = "https://api.brightdata.com/request" data = { "zone": WEB_UNLOCKER_ZONE, "url": page_url, "format": "raw", "data_format": data_format } async with session.post(url, json=data, headers=HEADERS) as resp: return await resp.text() async def main(): # Topics to search input_topic = "new version of MCP" async with aiohttp.ClientSession() as session: # Search phase: Get SERP results serp_results = await fetch_serp(session, input_topic) # Where to store the page URLs to scrape in the "Extract" phase pages_of_interest = [] # Iterate over results and filter for URLs containing "modelcontextprotocol.io" for result in serp_results.get("organic", []): page_url = result.get("link") if page_url and "modelcontextprotocol.io" in page_url: pages_of_interest.append(page_url) if len(pages_of_interest) == 3: break print("Pages to scrape:", pages_of_interest) # Extract phase: Scrape pages concurrently tasks = [fetch_page(session, url) for url in pages_of_interest] web_page_results = await asyncio.gather(*tasks) # Access the content from each page markdown_pages = [page for page in web_page_results] print("Scraped page contents:") for markdown_page in markdown_pages: print(markdown_page[:300] + "...\n---\n") # AI processing, RAG pipelines, or further workflows... # Run the async main function asyncio.run(main()) Thanks to Bright Data API-ready products, you can implement an effective, enterprise-grade, production-ready “Search and Extract” workflow in less than 50 lines of Python code! Հյուրատետր Այս գրասենյակում, դուք տեսել եք, թե ինչու տվյալների խողովակների եւ AI աշխատանքային պրակտոմսերը հիմնված են ժամանակակից, բնական եւ հավատալի տեղեկատվության վրա: Ի վերջո, ավելի լավ ինտերնետներ առաջանում են ավելի լավ արտադրանքը, հատկապես AI- ի հիմնված համակարգերի մեջ! Մարդիկ, ովքեր կարող են ստանալ այս տվյալները, կարող են ստանալ այն միջոցով, որ AI մոդել, որը արդյունավետորեն դարձել է ստանդարտ մոդել, որը հասանելի է բարձր որակի, հավելված կայքի տվյալների. Արդյունաբերական բուժում է Search Engine- ում, իսկ Արդյունաբերական տեղեկատվություն բեռնում է ամենամեծ արդյունքների հետ. Search եւ Extract Տեսագրություն Արդյոք ️ Որպես ցույց է տալիս այս հոդվածում, օգտագործելով AI-ready կայքի scraping պլատֆորմը, ինչպիսիք են Bright Data- ը, այս workflow- ի տեղադրումը այնպես էլ գործառույթն է եւ scalable է: եւ փորձել բոլոր իր web data լուծումներ! Տեղադրեք Bright Data- ի անվճար փորձարկումը այսօր Տեղադրեք Bright Data- ի անվճար փորձարկումը այսօր Այս հոդվածը գրվել է HackerNoon Business Blogging ծրագրի միջոցով: Այս հոդվածը գրվել է HackerNoon Business Blogging ծրագրի միջոցով: