
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 AI „ekspertai“ gali manyti, kad duomenų paieška RAG yra išspręsta tą akimirką, kai agento paieškos API sistema paleidžia talpyklos užklausą. Skamba neblogai, bet realybė ta, kad toks metodas yra skausmingai ribotas… Rinka juda greitai, nes kiekvieną sekundę visame pasaulyje atsiranda terabaitų naujos informacijos. Vien tik pasenusių duomenų naudojimas momentinėms įžvalgoms nepakanka. Sprendimas? Suteikite AI agentams įrankius, kad jie galėtų atrasti šviežius, kontekstinius šaltinius žiniatinklyje (🤫  : čia ir prasideda „Discover API“!) Spoileris Šiame straipsnyje pamatysite, kodėl tiesioginė žiniatinklio paieška yra itin svarbi AI agentams ir kaip ją pasiekti, pateikiant praktinių įžvalgų. Pradedam! Kodėl talpyklos paieškos nepakanka Dauguma AI komandų daro prielaidą, kad jos išsprendė paiešką, kai tik įdiegiama indeksas arba talpyklos paieška. Jūs turite savo dokumentus, savo susektus puslapius, savo blizgančią duomenų bazę. Viskas tvarkingai saugoma, paruošta tiekti jūsų AI agentams, darbo eigoms ar procesams! Skamba tobula, ar ne? Na, ne visai… Štai problema:   ypač šiandieniniame itin susietame, skaitmeniniame pasaulyje. 🌐 pasaulis nestovi vietoje… Nauji puslapiai atsiranda, tendencijos greitai pasirodo ir išnyksta, atsiranda nišiniai šaltiniai, o esamas turinys atnaujinamas, kartais kelis kartus per dieną (ar net kas kelias sekundes! ⏱️). Tokioje informaciją mėgstančioje aplinkoje, jei jūsų AI agentas vis dar naudoja vakar dienos paiešką ar praeitos savaitės indeksą (net ir iš patikimų paieškos sistemų, tokių kaip „Google“),  jis visiškai nemato visos tos naujos, svarbios informacijos! Pasitikėti vien tik talpyklos/indeksuota paieška yra tas pats, kas bandyti orientuotis mieste naudojant seną žemėlapį 🗺️. Žinoma, gausite kai kuriuos atsakymus, bet praleisite gatves, trumpas keliones ir naujas vietas, kurios yra svarbiausios. Momentinės žinios reikalauja  ! (kurios negali būti tvarkoma bendrosios paskirties agento paieškos API sistemos, bet reikalauja  , kaip netrukus pamatysite…) žiniatinklio paieškos specializuotos „Discover API“ Šaltinių paieška yra pirmarūšis reikalavimas momentiniam AI tikslumui Pagalvokite taip: jei jūsų AI agentas neatranda naujų šaltinių, jis spėlioja (net jei skamba užtikrintai!) Galų gale, dauguma paieškos procesų optimizuoja tai, kas jau žinoma: indeksuoti puslapiai iš paieškos sistemų, talpyklos paieškos rezultatai ir iš anksto patvirtinti arba žinomi domenai. Tai efektyvu, bet ne tikslu… 😬 Autonominis šaltinių atradimas tiesiogiai pagerina tikslumą trimis pagrindiniais būdais: 
 
 
 
 🌍  : Labiausiai svarbūs įrodymai paprastai slypi   arba pirmuose keliuose indeksuotos paieškos rezultatuose. Tai apima nišinius tinklaraščius, forumus, regioninius naujienų portalus, naujausią dokumentaciją ar naujus tinklalapius, kurių nebuvo vakar, dar nerodomi „Google“ aukščiausiuose rezultatuose arba kuriuos specialiai paslėpė įmonės. Kai pasitikite tik talpyklos paieška, šie signalai lieka visiškai nematomi. Padidinta aprėptis už jūsų esamų duomenų rinkinių ribų 👀  : Talpyklos sistemos tyliai sugesta, kai pasaulis keičiasi. Nauji kainų puslapiai, atnaujintos politikos ir naujausi įvykiai yra dažni gedimų taškai. AI agentai, kurie aktyviai atranda svarbias nuorodas iš naujų šaltinių, gali prisitaikyti prie naujos informacijos, kai ji atsiranda, užuot įstrigę pasenusioje žiniose. Sumažinti aklieji taškai ✅  : Ne visi AI procesai yra tik apie atsakymo radimą. Kai kuriais atvejais svarbiau yra patvirtinti tą atsakymą pagal naujausius turimus šaltinius. Tiesioginė žiniatinklio paieška kartu su realaus laiko paieška leidžia AI agentams patikrinti teiginius, naudojant patikimus, dabartinius duomenis ir išlikti realybėje. Papildomas patvirtinimas Trumpai tariant, suteikti AI agentams galimybę ieškoti žiniatinklyje (ne tik bendrosios paskirties agento paieškos API, prijungtos prie jūsų duomenų bazės ar nukreiptos į pirmąjį paieškos sistemos rezultatą) nėra papildoma funkcija. Tai yra   pagrindas! momentinio žinių įgijimo Norėdami geriau suprasti nagrinėjamą klausimą ir iššūkius, peržiūrėkite toliau pateiktas santraukų palyginimo lenteles… 💭 Talpyklos, statiniai duomenys prieš atrasti, gyvi duomenys 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Talpyklos, statiniai duomenys 
 Atrasti, gyvi duomenys 
 
 
 
 
 Prigimtis 
 Statinis. Atsisiunčiamas vieną kartą arba atnaujinamas kartais pagal pasikartojantį grafiką. 
 Dinamninis. Atsisiunčiamas realiu laiku iš žiniatinklio, kai atsiranda duomenų poreikis. 
 
 
 
 
 Aprėptis 
 Apribotas žinomais ir iš anksto indeksuotais šaltiniais. Praleidžia naują ir nišinį turinį. 
 Dinaminiu būdu plečiasi iki naujų puslapių, atsirandančių šaltinių ir atnaujinto turinio. 
 
 
 
 
 Prisitaikomumas 
 Sunkiai prisitaiko, kai pasaulis keičiasi. Reikalingas rankinis pakartotinis sekimas arba perindeksavimas. 
 Aktyviai prisitaiko prie atnaujinimų, naujų įvykių ir besikeičiančių sąlygų. 
 
 
 
 
 Aklieji taškai 
 Didelė tylių gedimų rizika, kai svarbūs duomenys yra už talpyklos ribų. 
 Paslėpti tarpai dėl gebėjimo atrasti svarbias nuorodas. 
 
 
 
 
 Geriausiai tinka 
 Statinės žinių bazės ir vidinė dokumentacija. 
 Rinkos informuotumo, realaus laiko AI agentams, kuriems reikalingas momentinis tikslumas. Žinomi šaltiniai prieš paieškos duomenis 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Žinomi šaltiniai (talpyklos sistemos) 
 Atrasti duomenys (skrendant) 
 
 
 
 
 Šaltinio pasirinkimas 
 Daugeliu atvejų fiksuotas ir iš anksto apibrėžtas. Šaltiniai pasirenkami iš anksto (arba apsiribojama pirmaisiais paieškos sistemų, tokių kaip „Google“, rezultatais). 
 Dinamninis ir prisitaikantis. Šaltinius autonomiškai atranda AI agentas užklausos metu. 
 
 
 
 
 Saugojimas 
 Saugojama duomenų bazėse, talpyklose, diskuose ir pan. 
 Pridedama tiesiai prie AI agento talpyklos, kai tik agentas juos atranda. 
 
 
 
 
 Duomenų formatas 
 Sąryšinės lentelės, failai, tekstas ir panašūs formatai. 
 Paprastai LLM optimizuoti formatai  . kaip JSON ir Markdown 
 
 
 
 
 Paieškos modelis 
 Nėra realios paieškos. Paieška priklauso nuo indeksuotų arba talpyklos duomenų šaltinių. 
 Aktyvi svarbių nuorodų, puslapių ir išteklių paieška gyvame žiniatinklyje. 
 
 
 
 
 Šviežumas 
 Priklauso nuo sekimo arba indeksavimo grafikų. Dažnai pasenusi. 
 Realiu laiku. Duomenys atspindi dabartinę žiniatinklio būklę. Kaip praktiškai veikia žiniatinklio paieška agento AI sistemoje Duomenų paieška AI agentuose paprastai vyksta per RAG ( ). RAG pagerina atsakymus, suteikdamas LLM tinkamą informaciją, gerinant atsakymų tikslumą per kontekstinį pagrindimą. Retrieval-Augmented Generation Tradiciškai talpyklos/indeksuotos paieškos sistemoje jūsų sistema pasikliauja specializuota agento paieškos API. Sistema pateikia rezultatus, kurie atrodo svarbūs pagal vartotojo užklausą. Duomenys arba įtraukiami į vietinę duomenų bazę, arba gaunami iš paieškos sistemų, tokių kaip „Google“, paprastai nukreipiant į patį pirmąjį rezultatą… Ar tai logiška? Išvestis apsiriboja tuo, ką paieškos sistema jau yra suskaitmeniavusi ir įvertinusi aukščiausiai, arba tuo, ką jūsų žinių sistema jau žino ir yra išsaugojusi. Tai reiškia, kad  . įžvalgos, kurias galite išgauti iš talpyklos ar indeksuotų šaltinių, yra apribotos pagal dizainą Užkulisiuose naudojamos vektorinės duomenų bazės ir panašumo algoritmai, bet čia ne apie tai. Pagrindinė problema yra akivaizdi: tokio tipo žinių paieškos sistema yra ribota. Ji  . Mums reikia geresnio metodo! negali aktyviai atrasti naujų, atsirandančių puslapių ar išteklių Kodėl agento šaltinių paieškos sistema yra sprendimas Pristatome  . Čia vienas ar daugiau AI agentų yra užduoti  . Štai kaip tai veikia praktiškai: agento paieškos sistemą aktyviai ieškoti naujų, svarbių šaltinių gyvame žiniatinklyje 
 
 
 
  ir paleisti jas specializuotoje nuorodų paieškos sistemoje, kuri grąžina šimtus nuorodų (įskaitant daugybę šaltinių, apie kuriuos niekada nepagalvojote) 🔍. Išversti vartotojo raginimą į paieškos užklausas Pasirinkti nuorodas, kurios greičiausiai turės didelės vertės informacijos 🎯. Pasiekti juos ir gauti turinį formatu, kurį LLM gali apdoroti 📝. Trumpai tariant, sistema kartoja   (procesas, kuris nėra labai nutolęs nuo populiaraus  ). Tai pranoksta statinę talpyklos/indekso paiešką: agentas dinamiškai randa naujus šaltinius, kurių galbūt niekada nebūtumėte pagalvoję indeksuoti (kas dažnai apima svarbiausias įžvalgas! 😜) atrask, įvertink ir įsigyk paieškos ir ištraukimo AI modelio Vis dar neįtikinta? Klausykitės ekspertų… https://www.youtube.com/watch?v=UYXQsd6tQ0M&embedable=true Žinoma, joks AI agentas (nepriklausomai nuo to, kokiais LLM jis varomas) negali to padaryti vienas. Jam reikalingas įrankis, kad galėtų ieškoti žiniatinklyje ir išgauti struktūrizuotus duomenis. Štai kur į žaidimą įeina  ! „Discover API“ Agento AI paieškos API nepakanka… Sprendimas yra „Discover API“ Dabar, kai žinote, kad įprastos agento paieškos API sistemos nepakanka, kas trūksta? 🤔 Trūkstama AI agentų dėlionės dalis yra įrankis, leidžiantis agentams autonomiškai atrasti naujus šaltinius ir išgauti iš jų svarbią informaciją. Būtent tai ir daro „Discover API“! Taigi, ką šis įrankis iš tikrųjų suteikia jūsų AI agentui? Jis įgalina jį: 
 
 
 Ieškoti žiniatinklyje tikslių, naujausių, kontekstinių nuorodų pagal paieškos užklausą. Grąžinti ilgą nuorodų sąrašą (100+), surūšiuotą pagal jūsų ketinimą, naudojant vieną iš turimų rūšiavimo algoritmų. Su šiomis nuorodomis galite pasitikėti aukščiausiais rezultatais arba juos perrūšiuoti pagal jūsų tikslus. Tada išgaukite informaciją iš pasirinktų nuorodų ir pateikite ją savo AI agentui  . LLM paruoštu formatu Ieškote patikimo „Discover API“ teikėjo? Jums nereikės ieškoti toliau nei  ! Bright Data „Bright Data“ siūlo ilgą sąrašą  ! žiniatinklio duomenų sprendimų AI Šie sprendimai yra sukurti ant visiškai plečiamų infrastruktūrų su  . Pridėkite  , LLM optimizuotus duomenų formatus ir  . 150 mln.+ tarpinių serverių 95 šalyse, 99,99% veiklos laiku ir 99,99% sėkmės rodikliu 24/7 palaikymą natyvinę integraciją su 70+ AI sistemų Norite sužinoti daugiau? Peržiūrėkite  ! 🎓 Web Discovery Summit Išvada Šiame įraše nagrinėjome, kodėl talpyklos paieškos nepakanka ir kodėl suteikti AI agentams galimybę atrasti naujus duomenis ir šaltinius žiniatinklyje yra tikrasis sprendimas. Norint įgyti tikrai įžvalgių ir unikalių žinių, negalite pasikliauti senais, statiniais duomenimis! Geriausias būdas įgyvendinti realaus laiko žiniatinklio paiešką yra per „Discover API“. Juk „tradicinis“ agento AI paieškos API gali tik užklausti talpykloje arba indeksuotus duomenis, o jūsų AI agentai turi atrasti naujus šaltinius, kad būtų tikrai efektyvūs. Kaip matėte, „Bright Data“ palaiko žiniatinklio paieškos scenarijus, taip pat platų žiniatinklio duomenų procesų spektrą agento AI sistemoms. Dėl mūsų sprendimų realaus laiko žiniatinklio paieška dar niekada nebuvo tokia paprasta! . Leiskime žiniatinklio duomenis padaryti prieinamus visiems, įskaitant AI agentus, kad sukurtume išmanesnes sistemas. Iki kito karto! Prisijunkite prie mūsų misijos pradėdami nemokamą bandomąją versiją

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.

Šis garso įrašas sukurtas originalia istorijos kalba!

Kodėl dirbtinio intelekto agentai turi atrasti naujus šaltinius, o ne tik pasikliauti išsaugotais paieškos rezultatais

About Author

KOMENTARAI

PABAIGTI ŽYMES

ŠIS STRAIPSNIS BUVO PRISTATYMAS

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps