
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 AI “eksperti” varētu domāt, ka datu izgūšana RAG gadījumā ir atrisināta brīdī, kad aģenta meklēšanas API sistēma izpilda iepriekš saglabātu pieprasījumu. Tas skan jauki, taču realitāte ir tāda, ka šī pieeja ir ļoti ierobežota... Tirgus mainās ātri, jo katru sekundi visā pasaulē parādās terabaiti jaunas informācijas. Paļaušanās uz novecojušiem datiem tūlītējai izpratnei vienkārši neder. Risinājums? Apgādājiet AI aģentus ar rīkiem, lai atklātu svaigus, kontekstuālus avotus no tīmekļa (🤫  : šeit noder Discover API!) Spoileri Šajā rakstā jūs redzēsiet, kāpēc tiešsaistes tīmekļa atklāšana ir ļoti svarīga AI aģentiem un kā to panākt ar praktiskiem ieskatiem. Ļaujiet ķerties pie lietas! Kāpēc saglabātā meklēšana nav pietiekama Lielākā daļa AI komandu uzskata, ka tās ir atrisinājušas izgūšanu, tiklīdz ir izveidots indekss vai saglabāta meklēšana. Jums ir jūsu dokumenti, jūsu izgūto lapu dati, jūsu spīdīgā datu bāze. Viss ir kārtīgi glabāts, gatavs piegādei jūsu AI aģentiem, darbplūsmām vai procesiem! Izskatās ideāli, vai ne? Nu, ne gluži... Problēma ir šāda:   īpaši šodienas hiperkonnektētajā, digitālajā vidē. 🌐 pasaule nestāv uz vietas... Parādās jaunas lapas, uzliesmo un izdziest tendences, rodas nišas avoti, un esošais saturs tiek atjaunināts, dažreiz pat vairākas reizes dienā (vai pat ik pēc dažām sekundēm! ⏱️). Šādā informāciju izslāpušā vidē, ja jūsu AI aģents joprojām izmanto vakardienas izguvi vai pagājušās nedēļas indeksu (pat no uzticamiem meklētājprogrammām, piemēram, Google),  tas ir pilnīgi akls pret visu šo svaigo, atbilstošo informāciju! Paļaušanās tikai uz saglabāto/indeksēto meklēšanu ir kā mēģinājums orientēties pilsētā, izmantojot vecu karti 🗺️. Protams, jūs saņemsiet dažas atbildes, bet palaidīsiet garām ielas, īsceļus un jaunās svarīgākās vietas. Tūlītējām zināšanām nepieciešama  ! (ko nevar nodrošināt vispārīgas aģentu meklēšanas API sistēma, bet nepieciešama  , kā jūs drīzumā redzēsiet...) tīmekļa atklāšana īpaša Discover API Avotu atklāšana ir pirmās klases prasība tūlītējai AI precizitātei Padomājiet par to šādi: ja jūsu AI aģents neatklāj jaunus avotus, tas min (pat ja tas skan pārliecinoši!) Galu galā, lielākā daļa izguves procesu optimizē to, kas jau ir zināms: indeksētās lapas no meklētājprogrammām, saglabātie meklēšanas rezultāti un iepriekš apstiprināti vai zināmi domēni. Tas ir efektīvi, bet nav precīzi... 😬 Neatkarīga avotu atklāšana tieši uzlabo precizitāti trīs galvenajos veidos: 
 
 
 
 🌍  : visatbilstošākie pierādījumi parasti atrodas   vai pirmajiem dažiem indeksētajiem meklēšanas rezultātiem. Tas ietver nišas emuārus, kopienu forumus, reģionālos ziņu vietnes, svaigu dokumentāciju vai pilnīgi jaunas nolaišanās lapas, kas nepastāvēja vakar, vēl nav redzamas Google augstākajos rezultātos vai ko uzņēmumi ir apzināti paslēpuši. Kad jūs paļaujaties tikai uz saglabāto meklēšanu, šie signāli paliek pilnīgi neredzami. Palielināta aptvere ārpus jūsu esošajiem datu kopām 👀  : saglabātās sistēmas klusi sabojājas, kad pasaule mainās. Jaunas cenu lapas, atjauninātas politikas un aktuāli notikumi ir izplatīti kļūmju punkti. AI aģenti, kas aktīvi atklāj atbilstošas saites no jauniem avotiem, var pielāgoties jaunai informācijai, kad tā parādās, nevis iesprūst novecojušās zināšanās. Samazināti aklie punkti ✅  : ne visi AI procesi ir tikai par atbildes atrašanu. Dažos gadījumos tas vairāk ir par šīs atbildes apstiprināšanu pret jaunākajiem pieejamajiem avotiem. Tiešsaistes tīmekļa atklāšana kopā ar reāllaika izgūšanu ļauj AI aģentiem pārbaudīt apgalvojumus, izmantojot uzticamus, pašreizējus datus un palikt sakņotiem realitātē. Pievienota pārbaude Īsāk sakot, nodrošinot AI aģentiem tīmekļa atklāšanu (nevis tikai vispārīgu aģentu meklēšanas API, kas pievienota jūsu datu bāzei vai vērsta uz pirmo meklētājprogrammas rezultātu), nav bonusa funkcija. Tas ir pamats  tūlītējai zināšanu ieguvei! Lai labāk izprastu problēmu un izaicinājumus, aplūkojiet tālāk esošās salīdzinājuma kopsavilkuma tabulas... 💭 Saglabātie, statiskie dati pret atklātajiem, tiešraides datiem 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Saglabātie, statiskie dati 
 Atklātie, tiešraides dati 
 
 
 
 
 Daba 
 Statiskie. Izgūti vienreiz vai atjaunināti ik pa laikam pēc regulāra grafika. 
 Dinamiskie. Iegūti reāllaikā no tīmekļa, kad rodas datu vajadzības. 
 
 
 
 
 Aptvere 
 Ierobežota līdz zināmiem un iepriekš indeksētiem avotiem. Lai palaistu garām jaunu un nišas saturu. 
 Dinamiskā paplašināšana līdz jaunām lapām, jaunajiem avotiem un atjauninātam saturam. 
 
 
 
 
 Adaptabilitāte 
 Grūtības, kad pasaule mainās. Nepieciešama manuāla atkārtota izgūšana vai atkārtota indeksēšana. 
 Tūlītēja pielāgošanās atjauninājumiem, jauniem notikumiem un mainīgiem apstākļiem. 
 
 
 
 
 Aklie punkti 
 Augsts kluso kļūmju risks, kad atbilstoši dati atrodas ārpus kešatmiņas. 
 Paslēptās atstarpes, pateicoties atbilstošu saišu atklāšanas spējai. 
 
 
 
 
 Vislabāk piemērots 
 Statiskas zināšanu bāzes un iekšējā dokumentācija. 
 Tirgū orientēti, reāllaika AI aģenti, kuriem nepieciešama tūlītēja precizitāte. Zināmi avoti pret atklāšanas datiem 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Zināmi avoti (saglabātās sistēmas) 
 Atklāšanas dati (pa ceļam) 
 
 
 
 
 Avotu atlase 
 Vairumā gadījumu fiksēti un iepriekš noteikti. Avoti tiek izvēlēti iepriekš (vai ir ierobežoti līdz augstākajām pozīcijām meklētājprogrammās, piemēram, Google). 
 Dinamiskā un adaptīvā. Avoti tiek atklāti autonomi AI aģenta pieprasījuma laikā. 
 
 
 
 
 Uzglabāšana 
 Glabājas datu bāzēs, kešatmiņās, diskos u.c. 
 Tiek pievienots tieši AI aģenta kešatmiņai, kad tie tiek atklāti. 
 
 
 
 
 Datu formāts 
 Relācijas tabulas, faili, teksts un līdzīgi formāti. 
 Parasti LLM optimizēti formāti  . kā JSON un Markdown 
 
 
 
 
 Atklāšanas modelis 
 Nav reālas atklāšanas. Izgūšana ir atkarīga no indeksēto vai saglabāto datu avotu meklēšanas. 
 Aktīva atbilstošo saišu, lapu un resursu atklāšana tiešsaistes tīmeklī. 
 
 
 
 
 Svaigums 
 Atkarīgs no izgūšanas vai indeksēšanas grafikiem. Bieži vien novecojis. 
 Reāllaika. Dati atspoguļo pašreizējo tīmekļa stāvokli. Kā tīmekļa atklāšana darbojas praksē aģentūras AI sistēmā Datu izguve AI aģentos parasti notiek, izmantojot RAG ( ). RAG uzlabo atbildes, nodrošinot LLM pareizo informāciju, uzlabojot atbildes precizitāti, izmantojot kontekstuālu pamatojumu. Retrieval-Augmented Generation Tradicionālā saglabātās/indeksētās meklēšanas iestatījumā jūsu sistēma paļaujas uz īpašu aģentu meklēšanas API. Sistēma iegūst rezultātus, kas šķiet atbilstoši lietotāja pieprasījumam. Dati tiek vai nu iegūti vietējā datu bāzē, vai izgūti no meklētājprogrammām, piemēram, Google, parasti mērķējot uz pašiem pirmajiem rezultātiem... Tas ir saprotami, vai ne? Rezultāts ir ierobežots ar to, ko meklētājs jau ir izguvis un ierindojis augšpusē, vai ar to, ko jūsu zināšanu sistēma jau zina un ir saglabājusi. Tas nozīmē, ka  . ieskati, ko varat izvilkt no saglabātajiem vai indeksētajiem avotiem, ir ierobežoti pēc dizaina Aiz ainas ir iesaistītas vektoru datu bāzes un līdzības algoritmi, taču šeit nav par to runa. Galvenā problēma ir acīmredzama: šāda veida zināšanu atklāšanas sistēma ir ierobežota. Tā  . Mums vajadzīga labāka pieeja! nevar aktīvi atklāt jaunas, jaunās lapas vai resursus Kāpēc aģentūras avotu atklāšanas sistēma ir risinājums Iepazīstinām ar  . Šeit viens vai vairāki AI aģenti ir uzdevumā  . Lūk, kā tas darbojas praksē: aģentu atklāšanas sistēmu aktīvi meklēt jaunus, atbilstošus avotus tiešsaistes tīmeklī 
 
 
 
  un palaist tos uz īpašas saišu atklāšanas sistēmas, kas atgriež simtiem saišu (ieskaitot daudzus avotus, ko jūs nekad neesat apsvēruši) 🔍. Tulkot lietotāja pieprasījumu meklēšanas vaicājumos Izvēlieties saites, kurās, visticamāk, ir augstas vērtības informācija 🎯. Piekļūstiet tām un izgūstiet saturu formātā, ko LLM var apstrādāt 📝. Īsāk sakot, sistēma atkārtojas caur   (process, kas nav tik tālu no populārā  ). Tas pārsniedz statisko saglabāto/indeksēto meklēšanu: aģents dinamiski atrod jaunus avotus, kurus jūs, iespējams, nekad neesat domājuši indeksēt (kas bieži vien satur visatbilstošākos ieskatus! 😜) atklāt, novērtēt un iegūt meklēšanas un izguves AI modeļa Joprojām nav pārliecināts? Klausieties ekspertus... https://www.youtube.com/watch?v=UYXQsd6tQ0M&embedable=true Protams, jebkurš AI aģents (neatkarīgi no tā, kādus LLM viņš izmanto) to nevar izdarīt viens. Tam ir nepieciešams rīks, lai meklētu tīmeklī un izvilktu strukturētus datus. Šeit ir vieta, kur   nāk spēlē! Discover API Aģenta meklēšanas API nav pietiekami… Risinājums ir Discover API Tagad, kad jūs zināt, ka parasta aģenta meklēšanas API sistēma nav pietiekama, kas trūkst? 🤔 AI aģenta mīklas trūkstošais gabals ir rīks, kas ļauj aģentiem autonomi atklāt jaunus avotus un izvilkt no tiem atbilstošu informāciju. Tas ir tieši tas, ko piedāvā Discover API! Ko tad šis rīks faktiski dod jūsu AI aģentam? Tas ļauj tam: 
 
 
 Meklēt tīmeklī precīzas, aktuālas, kontekstuālas saites, pamatojoties uz meklēšanas vaicājumu. Atgriezt garu saišu sarakstu (100+), kas sakārtotas atbilstoši jūsu nolūkam, izmantojot vienu no pieejamajiem klasifikācijas algoritmiem. Ar šīm saitēm jūs varat uzticēties augstākajiem rezultātiem vai pārrindot tos atbilstoši jūsu mērķiem. Pēc tam izvilkt informāciju no izvēlētajām saitēm un piegādāt to savam AI aģentam  . LLM gatavā formātā Meklējat uzticamu Discover API nodrošinātāju? Jums nav tālāk jāmeklē kā  ! Bright Data Bright Data ir aprīkots ar garu sarakstu  ! tīmekļa datu risinājumu AI vajadzībām Šie risinājumi ir veidoti uz pilnībā mērogojamas infrastruktūras ar  . Pievienojiet  , LLM optimizētus datu formātus un  150M+ starpniekserveriem 95 valstīs, 99.99% pieejamības laiku un 99.99% panākumu līmeni 24/7 atbalstu vietējo integrāciju ar 70+ AI sistēmām. Vai vēlaties uzzināt vairāk? Apskatiet  ! 🎓 Web Discovery Summit Secinājums Šajā ierakstā jūs izpētījāt, kāpēc saglabātā meklēšana nav pietiekama un kāpēc AI aģentiem piešķirt spēju atklāt jaunus datus un avotus no tīmekļa ir īstais risinājums. Lai iegūtu patiesi ieskatu un unikālas zināšanas, jūs nevarat paļauties uz veciem, statiskiem datiem! Labākais veids, kā ieviest reāllaika tīmekļa atklāšanu, ir izmantojot Discover API. Galu galā, "tradicionālā" AI aģentu meklēšanas API var tikai vaicāt saglabātos vai indeksētos datus, savukārt jūsu AI aģentiem ir jāatklāj jauni avoti, lai tie būtu patiesi efektīvi. Kā jūs redzējāt, Bright Data atbalsta tīmekļa atklāšanas scenārijus, kā arī plašu tīmekļa datu plūsmu klāstu aģentūras AI sistēmām. Pateicoties mūsu risinājumiem, reāllaika tīmekļa atklāšana nekad nav bijusi vieglāka! . Padarīsim tīmekļa datus pieejamus visiem, ieskaitot AI aģentus, lai radītu gudrākas sistēmas. Līdz nākamajai reizei! Pievienojieties mūsu misijai, sākot ar bezmaksas izmēģinājumu

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 audio ir izveidots stāsta oriģinālvalodā!

Kāpēc AI aģentiem ir jāatklāj jauni avoti, nevis tikai jāpaļaujas uz kešatmiņā saglabātu meklēšanu

About Author

KOMENTĀRI

PAKARINĀT TAGUS

ŠIS RAKSTS TIKS PĀRSTRĀDĀTS

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps