
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 AI «сарапшылары» RAG үшін деректерді іздеу RAG іздеу API жүйесі кэштелген сұрауды іске қосқан сәтте шешілді деп ойлауы мүмкін. Бұл жақсы көрінеді, бірақ бұл тәсілдің қатты шектеулі екендігі шындық... Нарық жылдам қозғалады, өйткені әлем бойынша әр секунд сайын терабайт жаңа ақпарат пайда болады. Жедел ақпарат алу үшін ескі деректерге сүйену жеткіліксіз. Шешімі? AI агенттерін жаңа, контекстік дереккөздерді вебтен табу құралдарымен жабдықтаңыз (🤫  : міне, Discover API кіреді!) Спойлер Бұл мақалада AI агенттері үшін тікелей веб-іздеудің неліктен маңызды екенін және оған қалай қол жеткізуге болатынын практикалық түсініктермен көресіз. Іске кірісейік! Неліктен кэштелген іздеу жеткіліксіз Көптеген AI командалары индекс немесе кэштелген іздеу орнатылғаннан кейін іздеуді тапты деп санайды. Сізде құжаттарыңыз, сканерленген беттеріңіз, жылтыр дерекқорыңыз бар. Барлығы реттелген, AI агенттеріңізге, жұмыс процестеріңізге немесе конвейерлеріңізге жеткізуге дайын! Бәрі тамаша сияқты, солай ма? Жақсы, онша емес... Мәселе мынада:   әсіресе бүгінгі гипер-байланысты, цифрлық бірінші ландшафтта. 🌐 әлем тоқтап қалмайды... Жаңа беттер пайда болады, трендтер жанып, жоғалады, нишелік дереккөздер пайда болады, ал қолданыстағы мазмұн жаңартылады, кейде күніне бірнеше рет (немесе тіпті әр секунд сайын! ⏱️). Ақпаратқа деген соншалықты зор қажеттілік бар ортада, егер сіздің AI агентіңіз әлі күнге дейін кешегі сканерлеуден немесе өткен аптадағы индекстен (тіпті Google сияқты сенімді іздеу жүйелерінен) іздеп жатса,  ол барлық жаңа, өзекті ақпараттан мүлдем соқыр болады! Тек кэштелген/индекстелген іздеуге сүйену - ескі картамен қаланы шарлау сияқты 🗺️. Әрине, сіз кейбір жауаптарды аласыз, бірақ сіз маңызды көшелерді, қысқа жолдарды және жаңа қызықты жерлерді өткізіп аласыз. Жедел білім алу үшін   қажет! (ол жалпы агент іздеу API жүйесімен орындалмайды, бірақ   талап етеді, бұл туралы қысқаша көресіз...) веб-іздеу арнайы Discover API Дереккөзді іздеу - AI-дің жедел дәлдігі үшін бірінші дәрежелі талап Осылай ойлаңыз: егер сіздің AI агентіңіз жаңа дереккөздерді таппаса, ол болжам жасайды (тіпті сенімді көрінсе де!) Өйткені, көптеген іздеу конвейерлері белгілі нәрселерді іздеуге бағытталған: іздеу жүйелерінен индекстелген беттер, кэштелген іздеу нәтижелері және алдын ала мақұлданған немесе белгілі домендер. Бұл тиімді, бірақ дәл емес... 😬 Автоматты дереккөзді іздеу үш негізгі жолмен дәлдікті тікелей жақсартады: 
 
 
 
 🌍  : Ең өзекті дәлелдер әдетте   немесе іздеу нәтижелерінің алғашқы бірнешесінен тыс жатады. Бұл нишелік блогтарды, қауымдастық форумдарын, аймақтық жаңалықтар сайттарын, жаңа құжаттарды немесе кеше болмаған, әлі Google-дың алдыңғы қатарлы нәтижелерінде көрінбейтін немесе компаниялармен әдейі жасырылған жаңа landing беттерді қамтиды. Егер сіз тек кэштелген іздеуге сүйенсеңіз, бұл сигналдар мүлдем көрінбейді. Қамтудың артуы қолданыстағы деректер жиынтықтарыңыздан 👀  : Кэштелген жүйелер әлем өзгергенде үнсіз бұзылады. Жаңа баға беттері, жаңартылған саясаттар және жаңалықтар - бұл жиі кездесетін істен шығу нүктелері. Жаңа дереккөздерден өзекті сілтемелерді белсенді түрде іздейтін AI агенттері ескі білімге жабысып қалудың орнына, жаңа ақпарат пайда болған кезде оған бейімделе алады. Соқыр аймақтардың азаюы ✅  : Барлық AI конвейерлері тек жауапты табуға арналмаған. Кейбір жағдайларда, жауапты соңғы қолжетімді дереккөздермен салыстыру маңыздырақ. Тікелей веб-іздеуді нақты уақыттағы іздеумен біріктіру AI агенттеріне сенімді, ағымдағы деректерді пайдаланып, талаптарды қайта тексеруге және шындыққа негізделген болуға мүмкіндік береді. Қосымша тексеру Қысқаша айтқанда, AI агенттерін веб-іздеумен қамтамасыз ету (сіздің дерекқорыңызға қосылған жалпы агент іздеу API-і немесе іздеу жүйесіндегі бірінші нәтижені нысанаға алу емес) бонустық функция емес. Бұл  жедел білім алудың негізі! Қатысты мәселелер мен қиындықтарды жақсырақ түсіну үшін төмендегі қысқаша салыстыру кестелеріне қараңыз... 💭 Кэштелген, статикалық деректер және ізделген, тікелей деректер 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Кэштелген, статикалық деректер 
 Ізделген, тікелей деректер 
 
 
 
 
 Табиғаты 
 Статикалық. Бір рет іздеп алынады немесе белгілі бір мерзімділікпен жаңартылады. 
 Динамикалық. Деректер қажет болғанда нақты уақытта вебтен алынады. 
 
 
 
 
 Қамту 
 Белгілі және алдын ала индекстелген дереккөздермен шектелген. Жаңа және нишелік мазмұнды өткізіп жібереді. 
 Жаңа беттерге, пайда болатын дереккөздерге және жаңартылған мазмұнға динамикалық түрде кеңейеді. 
 
 
 
 
 Бейімделу 
 Әлем өзгергенде қиналады. Қолмен қайта сканерлеуді немесе қайта индекстеуді талап етеді. 
 Жаңартуларға, жаңа оқиғаларға және өзгеретін жағдайларға дереу бейімделеді. 
 
 
 
 
 Соқыр аймақтар 
 Өзекті деректер кэштен тыс болғанда үнсіз істен шығу қаупі жоғары. 
 Өзекті сілтемелерді іздеу қабілеті арқасында жасырын кемшіліктер. 
 
 
 
 
 Ең қолайлы 
 Статикалық білім базалары және ішкі құжаттама. 
 Нарыққа бейімделген, нақты уақыттық AI агенттері, оларға жедел дәлдік қажет. Белгілі дереккөздер және іздеу деректері 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Белгілі дереккөздер (кэштелген жүйелер) 
 Іздеу деректері (орындалған кезде) 
 
 
 
 
 Дереккөзді таңдау 
 Көп жағдайларда, бекітілген және алдын ала анықталған. Дереккөздер алдын ала таңдалады (немесе Google сияқты іздеу жүйелерінің алдыңғы орындарымен шектелген). 
 Динамикалық және бейімделетін. Дереккөздер AI агентімен сұрау уақытында автономды түрде ізделеді. 
 
 
 
 
 Сақтау 
 Деректер базаларында, кэштерде, дискілерде және т.б. сақталады. 
 Тапқан кезде AI агентінің кэшіне тікелей қосылады. 
 
 
 
 
 Деректер форматы 
 Реляциялық кестелер, файлдар, мәтін және ұқсас форматтар. 
 Әдетте LLM-ға оңтайландырылған форматтар  . JSON және Markdown сияқты 
 
 
 
 
 Іздеу моделі 
 Нақты іздеу жоқ. Іздеу индекстелген немесе кэштелген дереккөздерді іздеуге байланысты. 
 Тікелей вебте өзекті сілтемелерді, беттерді және ресурстарды белсенді іздеу. 
 
 
 
 
 Жаңартылғандық 
 Сканерлеу немесе индекстеу кестелеріне байланысты. Көбінесе ескіреді. 
 Нақты уақыт. Деректер вебтің ағымдағы күйін көрсетеді. Агенттік AI жүйесінде веб-іздеу практикада қалай жұмыс істейді AI агенттерінде деректерді іздеу әдетте RAG арқылы жүзеге асырылады (  ). RAG LLM-ларға дұрыс ақпарат беру арқылы жауаптарды жақсартады, контекстік негіздеу арқылы жауап дәлдігін арттырады. Retrieval-Augmented Generation Традициялық кэштелген/индекстелген іздеу орнатылымында сіздің жүйеңіз арнайы агент іздеу API-іне сүйенеді. Жүйе пайдаланушының сұрауына негізделген өзекті болып көрінетін нәтижелерді алады. Деректер жергілікті деректер базасына енгізіледі немесе Google сияқты іздеу жүйелерінен іздеп алынады, әдетте ең алғашқы нәтижелерді нысанаға алады... Бұл мағыналы, солай ма? Нәтиже іздеу жүйесінің бұрыннан сканерлеп, жоғары бағалағандарымен немесе сіздің білім жүйеңіз бұрыннан біліп, сақтап қойғандарымен шектеледі. Бұл кэштелген немесе индекстелген дереккөздерден   дегенді білдіреді. шығара алатын ақыл-ойлар дизайн бойынша шектеулі Векторлық деректер базалары мен ұқсастық алгоритмдері фондық режимде жұмыс істейді, бірақ бұл жерде маңызды емес. Негізгі мәселе айқын: мұндай білім іздеу жүйесі шектеулі. Ол  . Бізге жақсырақ тәсіл қажет! жаңа, пайда болатын беттерді немесе ресурстарды белсенді түрде іздей алмайды Неліктен агенттік дереккөз іздеу жүйесі шешім болып табылады Міне, . Мұнда бір немесе бірнеше AI агенттеріне   тапсырылады. Міне, практикада ол қалай жұмыс істейді:  агенттік іздеу жүйесі тікелей вебтен жаңа, өзекті дереккөздерді белсенді түрде іздеу 
 
 
 
  және оларды арнайы сілтеме іздеу жүйесінде орындаңыз, ол жүздеген сілтемелерді (сіз ойламаған көптеген дереккөздерді қоса алғанда) қайтарады 🔍. Пайдаланушы сұранысын іздеу сұрауларына айналдырыңыз Жоғары құнды ақпаратты қамтуы мүмкін ең ықтимал сілтемелерді таңдаңыз 🎯. Оларға кіріп, LLM-дар өңдей алатын форматта мазмұнды алыңыз 📝. Қысқаша айтқанда, жүйе   циклінен өтеді (бұл танымал   жақын емес процесс). Бұл статикалық кэштелген/индекстелген іздеуден асып түседі: агент динамикалық түрде сіз индекстеуді ойламаған жаңа дереккөздерді табады (бұл көбінесе ең өзекті ақыл-ойды қамтиды! 😜) іздеу, бағалау және алу іздеу-шығару AI үлгісіне Әлі сенбедіңіз бе? Сарапшыларды тыңдаңыз... https://www.youtube.com/watch?v=UYXQsd6tQ0M&embedable=true Әрине, кез келген AI агенті (ол қандай LLM-лармен жұмыс істесе де) мұны өз бетінше жасай алмайды. Ол вебті іздеу және структуризацияланған деректерді шығару үшін құралды қажет етеді. Міне, осында   пайда болады! Discover API AI агент іздеу API-і жеткіліксіз... Шешім - Discover API Енді сіз кәдімгі агент іздеу API жүйесінің жеткіліксіз екенін білгеніңізде, жетіспейтін бөлік не? 🤔 AI агенттерінің басқатырғышындағы жетіспейтін бөлік - агенттерге жаңа дереккөздерді автономды түрде табуға және олардан өзекті ақпаратты шығаруға мүмкіндік беретін құрал. Міне, Discover API туралы осы! Сонымен, бұл құрал сіздің AI агентіңізге не береді? Ол оған мүмкіндік береді: 
 
 
 Іздеу сұрауына негізделген дәл, ағымдағы, контекстік сілтемелерді іздеу. Қолданыстағы рейтинг алгоритмдерінің бірін пайдаланып, сіздің мақсатыңызға сәйкес бағаланған ұзын сілтемелер тізімін (100+) қайтару. Бұл сілтемелермен сіз алдыңғы қатарлы нәтижелерге сенуге немесе мақсаттарыңызға сәйкес оларды қайта бағалауға болады. Содан кейін, таңдалған сілтемелерден ақпаратты шығарып, оны AI агентіңізге   беріңіз. LLM-ға дайын форматта Сенімді Discover API провайдерін іздеп жүрсіз бе? Одан әрі қарай іздеудің қажеті жоқ  Bright Data! Bright Data   жабдықталған!  ұзын тізімімен AI үшін веб-деректер шешімдерінің Бұл шешімдер толық масштабталатын инфрақұрылымға негізделген,  . Бұған  , LLM-ға оңтайландырылған деректер форматтары және   қосылады. 95 елде 150M+ прокси, 99.99% жұмыс істеу уақыты және 99.99% сәттілік көрсеткіші тәулік бойы қолдау 70+ AI фреймворкпен жергілікті интеграция Көбірек білгіңіз келе ме?   🎓  шолыңыз! Web Discovery Summit Қорытынды Бұл жазбада сіз кэштелген іздеудің неліктен жеткіліксіз екенін және AI агенттеріне вебтен жаңа деректер мен дереккөздерді іздеу мүмкіндігін беру неліктен нағыз шешім екенін зерттедіңіз. Шынымен де түсінікті және бірегей білім алу үшін ескі, статикалық деректерге сүйене алмайсыз! Нақты уақыттағы веб-іздеуді жүзеге асырудың ең жақсы тәсілі - Discover API арқылы. Өйткені, «дәстүрлі» AI агенті іздеу API-і тек кэштелген немесе индекстелген деректерді сұрауға қабілетті, ал сіздің AI агенттеріңіз шынымен тиімді болу үшін жаңа дереккөздерді іздеуі керек. Көріп шыққаныңыздай, Bright Data веб-іздеу сценарийлерін, сондай-ақ агенттік AI жүйелеріне арналған көптеген веб-деректер конвейерлерін қолдайды. Біздің шешімдеріміздің арқасында нақты уақыттағы веб-іздеу бұрынғыдан да оңай болды! . Веб деректерін бәріне, соның ішінде AI агенттеріне қолжетімді етейік, ақылды жүйелер үшін. Келесі кездескенше! Тегін сынақпен бастап, біздің миссиямызға қосылыңыз

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.

Бұл аудио оқиғаның түпнұсқа тілінде жасалған!

Жасанды интеллект агенттері кэштелген іздеулерге ғана сүйенбей, жаңа дереккөздерді табуының себебі

About Author

Пікірлер

ТЕГТЕРДІ АЛУ

БҰЛ МАҚАЛА БАСҚАРҒАН

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps