Search and Extract: Why This AI Pattern Matters، Tutorial، او د مثال

ډیری AI ایجنټونه، ML پایپینډونه، د AI غلظت ورکشاپونه، عمیق څیړنې سیسټمونه، او د معلوماتو له خوا د تصمیم کولو انجنونه ناکام نه کیږي ځکه چې ماډلونه بد دي. دوی ناکام کیږي ځکه چې ډاټا دی! په ځانګړي ډول، د معلوماتو tendency ته د مخکښ، غیر معياري، غیر تصدیق، یا د ټولو درې په یوه وخت کې دي. دا د اصلي ستونزو ده. او د "Search and Extract" AI نمونې د حل لپاره موجود دي! ✨ په دې مقاله کې، تاسو به وګورئ چې څه په حقیقت کې معنی لري، څنګه چې دا د پوښونو لاندې کار کوي، ځکه چې دا ډیر مهم دی چې ډیری خلک فکر کوي، او څنګه د دې سره په ځانګړي مثال کې د پای ته ورسیږي! د څیړنې او extract د تازه، kontekstual، او د باور وړ، د تصدیق وړ معلومات اړتیا Statista په اړه د 402.74 میلیونه terabytes د معلوماتو په هر ورځ جوړ شوي دي. دا ډاټا د ویب، ډاټا ذخیره، تجارتي کڅوړې، او پایپولونو ته په یوه کچه چې صادقانه سخت دي په اړه فکر کوي. خو دلته د پوښونو ده: د ډیرو ډاټا د ښه ډاټا معنی نه دي! په دې حجم کې، دا غیر واقعي ده چې هر څه د واقعیت نښلوي - یا چې دا حتی په لومړي ځای کې باور کیدی شي ... شرکتونه اوس هم د سوداګرۍ فیصلې، اتومات، او AI-driven calls پر بنسټ د معلوماتو د او کله چې د سرچينې عمر لري، غیر بشپړ، یا یوازې په ساده ډول غلط ... د دې پر بنسټ جوړ شوي بصیرتونه ممکن نه وي. دوی یوازې باور لري، مګر دوی احتمالا غلط دي! دا دقیقا د دې امله دی چې LLMs هلیسینټونه کوي، د AI افسرانو د باور وړ خو غلط ځوابونه ورکوي، او د معلوماتو پایپونه په سمه توګه په تولید کې ناکام دي. په ډیری واقعي حالتونو کې، ستونزه د نمونوي، وسایلو، یا پیژندل نه دی. دا د وارداتو ډاټا دی! که تاسو د کلاسیک تجارتي workflow یا په بشپړه توګه اتومات AI ایجنټ چلند یاست، هر څه د سرچینې معلوماتو کیفیت پورې اړه لري. تاسو د معلوماتو ته اړتیا لرئ چې دا دی: تازه د کنترول د تصدیق کولو په پای کې، که تاسو نه پوه شئ د معلوماتو له يا دا جمع شوی، تاسو کولی شئ د پایلو په واقعي توګه باور نه وکړئ. چیرته کله چې دا د واقعي سوال دی. چیرته تاسو د معلوماتو په اعتباري توګه ترلاسه کړئ چې د ځانګړي کار لپاره مهم دي، او د دې سرچینې سره ثابت شوي دي؟ چیرته تاسو د معلوماتو په اعتباري توګه ترلاسه کړئ چې د ځانګړي کار لپاره مهم دي، او د دې سرچینې سره ثابت شوي دي؟ دا دی چې د د نمونوي په داخلي کې راځي! راځي چې دا له لاسه ورکړئ. Search and Extract Search and Extract: دا څه دی او چرا دا د حل دی "Search and Extract" ده د د انټرنټ، د تصدیق وړ، او context-rich معلومات له ویب ترلاسه کولو پروسه. دا په جوړولو کې ساده دی، مګر په عملياتو کې ډیر اغیزمن. د اصل معياري په لوړ کچه، دا په دوه مختلف مراحل کې کار کوي: Search: د سیسټم په څیر د Google په څیر د څیړنې انجنونو کې د آنلاین ویب څیړنې ترسره کوي ترڅو د ځینې پوښتنو لپاره تر ټولو مهم او اعتماد وړ سرچینې ونیسئ. دا د معلوماتو پایپین سره د معلوماتو پیل کولو سره مرسته کوي چې اوسني دي او د واضح سرچینو څخه رامینځته کیږي. استخراج: د لټون پايلې څخه، د سیستم د مهمو URLs مشخصوي، د دې سایټونو ته لیدل کیږي، او د دوی څخه خورا ګټور مواد یا معلوماتو ترلاسه کوي. دا ممکن واقعیتونه، اټکلونه، تعریفونه، یا ازمايښت شوي معلوماتو په مخ کې شامل وي. د ترلاسه شوي معلوماتو وروسته د پایپینګ په پایپ کې د زیربنا لپاره د اساس، باور وړ وي. دا نمونوي په ځانګړي ډول د AI-related غوښتنلیکونه، لکه د AI اګانو، ، او د شرکت په کچه د AI کار فلوسونه. همدارنګه، دا د روحي ماشین زده کړې، واقعیت چیک، او د معلوماتو غلظت پمپونو لپاره کارول کیږي. د RAG سیستم د RAG سیستم د "پړاو او استخراج" نمونې پایلې هدف دا ده چې د ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا ډاټا: تازه ، لکه څنګه چې د عمومي ویب ډاټا د وروستیو ویب څیړنو څخه راځي، کوم چې ممکن د وروستیو معلوماتو او خبرونو شامل وي. kontekstual ، لکه څنګه چې معلومات سره د څیړنې پوښتنې په ځانګړې موضوعاتو سره تړاو لري. Verifiable ، لکه څنګه چې ډاټا په مستقیم ډول د ځانګړي ویب پاڼې څخه رامینځته کیږي، د URLs سره چې هر کس کولی شي وګورئ او چمتو کړي. څنګه د Search and Extract کار کوي؟ په لوړه کچه، "د څیړنې او استخراج" کولی شي د لاندې د کار د جریان سره محاسبه شي: د دې کار فورمه لپاره د پوښتنې وړ موضوعاتو لیست دی. دا عموما د سندونو، ډاټا سیټونو څخه یا د AI / ML کارولو سره د معلوماتو سرچینو څخه کنکشنل شوي دي. دا په عادي ډول د AI غلظت، ډاټا تصدیق، RAG کار فورمه، یا عمیق څیړنې غوښتنلیکونه کې ترسره کیږي. د سرچینې له امله، د لټون وړ موضوعات به د "تقاریر" برخې ته ورسیږي، په کوم ځای کې د SERP API حل په هدف د لټون انجنونو کې اتومات ویب څیړنې ترسره کوي. د لټون پایلو ترلاسه کولو وروسته، تاسو کولی شئ د ټولو پلورل شوي ویب پاڼهونو په پام کې ونیسئ یا یوازې د AI / ML یا سخت قواعدو په کارولو سره تر ټولو مهمې ویب پاڼهونه فلټرئ (د مثال په توګه، په ځانګړي ډومینونو، ژورونو، یا نورو معیارونو څخه پیژندل کړئ). کله چې په یوه وخت کې د ډیرو څیړنې پوښتنو ته هدف ورکړئ (د مختلفې پوښتنو یا د ورته پوښتنې لپاره د ډیرو پاڼهونو لپاره) ، تاسو ممکن د ګمرکۍ re-ranking algorithm چلولو ته اړتیا لرئ. د Google یا د هرې څیړنې موتور لخوا وړاندې شوي رنګونه د SEO لپاره ګټور شوي دي ، کوم چې ممکن ندي چې ستاسو د کارولو په صورت کې څه مهم وي. په عملي توګه ، تاسو اغیزمنې غواړئ چې د انتخاب شوي صفحات ستاسو د ځانګړي هدفونو په اساس رامینځته کړئ. د انتخاب شوي URLs وروسته به د "پړاو" لنډ ته ورسیږي، په کوم ځای کې یو ویب scraping خدمت هر پاڼه ته لاس رسیږي او د اصلي معلوماتو څخه اخلي. دا اخلي معلوماتو تازه، کنکشني، او د غوښتنې په توګه د تصدیق وړ دی. بل، موږ د خدمتونو څیړنه کوو چې د "تقاریر" او "تقاریر" فازونو کې د لوبو کې رامینځته کیږي! د څارنې لکه څنګه چې د Google، Bing، DuckDuckGo، Baidu، او Yandex څیړنې ماشينونه خپل SERPs (Search Engine Results Pages) سره د نرخ محدودیتونو او CAPTCHAs ساتل کوي ترڅو اتومات scraping مخنیوی وکړي. له دې امله، scraping بوټونه چې په مستقیم ډول د SERPs ترلاسه کولو هڅه کوي اغیزمن دي. د "Search" مرحله کولو لپاره ترټولو باور وړ لاره د SERP API حل کارولو ده. دا خدمتونه پایپ ټیکنونو ته وده ورکوي ترڅو د سایټ کې د څیړنې کارونو له لارې د انټرنېټ کارولو لپاره ډیزاین شوی دی چې ستاسو لپاره د پیاوړي وړتیا او ضد بوټ اندازه کولو کار وکړي. دا د 195 هیوادونو په اړه د 150 میلیونه IPs څخه زیات پروکس شبکې له لارې د نړۍ د څیړنو ملاتړ کوي، په JSON کې بشپړ ډول د SERP معلوماتو په بشپړ ډول راټول شي، ډیری pagination اختیارات وړاندې کوي، او د معياري HTTP درخواستونو په کارولو سره د هر ډاټا یا ML پايپیلن کې د انټرنېټ ملاتړ کوي، او د 50 څخه زیات AI اډې فریم ورکشاپونه او کار فریکونسونه. د رڼا ډاټا SERP API د رڼا ډاټا SERP API Plus، د Bright Data د SERP API تاسو ته اجازه ورکوي چې په دوامداره توګه د څیړنې پوښتنو لخوا غیر محدود کچه ترسره کړئ. دا معنی لري چې تاسو کولی شئ د "د څیړنې" مرحله په ترڅ کې هزاران پایلې ترلاسه کړئ. بيا، تاسو کولی شئ دوی د "د څیړنې او استخراج" په عمومي پروسه کې د خپل اړتیاوو له مخې فلټرئ او بیا راټول کړئ (چې مخکې ذکر شوي دي). د نندارتون ️ د ویب ډاټا استخراج د سخت ترین برخه ده. دا سبب دا ده چې هر ویب پاڼه مختلف دی، او حتی په ورته ډومین کې صفحات کولی شي د مختلفو رینډنگ، ډاټا ویزوریشن، او د ترلاسه کولو منطق پیژندل شي. دا د خپل موادو ته پروګرامیکه لاس رسی سخت کوي. د دې په پرتله، ویب سایټونه د خپل ارزانه عمومي ویب ډاټا ساتنه کولو لپاره د ضد scraping اقدامات وکاروي. دا د نورو خدمتونو ته اړتيا لري چې تاسو ته اجازه ورکوي چې د ویب پايلې د موادو ته د باور وړو لاس رسی، پرته له دې چې دوی څومره خوندي دي، او پرته له دې چې ستاسو د کثافاتو اړتیاوو ته اړتيا لري. په دې اړیکه کې، Bright Data په بازار کې د غوره ویب کثافاتو د حل عرضه یو دی، د وسایلو لپاره لکه: د Web Unlocker API: د API چې په آسانه توګه د هر عمومي ویب پاڼه ته لاس رسی کوي، د بلاکونو، CAPTCHAs، fingerprinting، او پروکسي rotation په اتوماتيک ډول کاروي. د براؤزر API: په بشپړه توګه د سایټ براؤزر سره مطابقت لري Puppeteer، Selenium، Playwright، او نورو اتوماتیک فریم ورکشاپونه، د داخل CAPTCHA حل او اتومات پروکسی مدیریت لري. د Web Unlocker API د Web Unlocker API د API پلورونکي د API پلورونکي د Web Unlocker په خام HTML یا د AI چمتو Markdown کې د مخ د محتوياتو ترلاسه کولو لپاره مناسب دی. ). د متحرک سایټونو لپاره چې د انټرنېټ یا اتومات ته اړتيا لري چې تاسو ته اړتيا لري ډاټا ته لاس رسیږي، د براؤزر API ډیر مناسب دی. د معلوماتو د جوړولو لپاره د LLM ingestion د معلوماتو د جوړولو لپاره د LLM ingestion په ګډه، دا دوو حلونه د "پړاو او استخراج" د کار د جریان د "پړاو او استخراج" مرحله لپاره د ټولو اړتیاوې پوښښ. څنګه په Python کې د څیړنې او استخراج د کار د څیړنې جوړ کړئ زده کړئ چې څنګه په Python کې یو واقعي "د څیړنې او استخراج" د کار د جریان جوړ کړئ: د Search مرحله لپاره، تاسو به د Bright Data SERP API کاروي ترڅو په ژوند کې ویب څیړنو ترسره کړئ. د استخراج مرحلې لپاره، تاسو به د Web Unlocker API پرته له خوا د انتخاب شوي صفحات څخه د موادو ترلاسه کولو او پینس کولو لپاره اعتماد وکړئ. په لاندې کې د انډول پیژندنه وکړئ! اړتیاوې د دې لارښوونې برخه سره د پیښو لپاره، ډاډه وکړئ چې تاسو لري: Python 3.9 + په کورني توګه نصب شوی. د بریښنا ډاټا اکاؤنټ سره د SERP API زون او د Web Unlocker API زون، او ستاسو د API کلیدي سره تنظیم شوی. که تاسو د Bright Data د SERP API یا Web Unlocker API محصولاتو سره څنګه پیل وکړئ نو، د رسمي دستاویزاتو له الرې ونیسئ: د SERP API کارول د بریښنا د معلوماتو Unlocker API د SERP API کارول د SERP API کارول د بریښنا د معلوماتو Unlocker API د بریښنا د معلوماتو Unlocker API له دې وروسته، موږ به ستاسو د SERP API زون په توګه اشاره کوو او ستاسو د Web Unlocker API زون ته : serp_api web_unlocker همدارنګه، ډاډه وکړئ چې زون په "Full JSON" حالت کې د کنفیکشن جدول کې د "Data Format" برخه کې تنظیم شوی دی: serp_api په دې توګه، Bright Data SERP API به په JSON فورمه کې د SERP پايټ پایلو ته ورسیږي، د دوی په آسانه توګه فلټرول او re-ranking کړي. په پای کې، . دا به د اوپر اشاره شوي خدمتونو ته د غوښتنو د تصدیقولو لپاره کارول شي! ستاسو د Bright Data API کلید جوړ کړئ ستاسو د Bright Data API کلید جوړ کړئ د پروسه په چټکۍ سره، موږ به فرض کړي چې تاسو د یو مجازی چاپیریال سره یو پیتون پروژې جوړ کړئ. مرحله #1: د API له لارې د روشني ډاټا خدمتونو ته لاسرسی لپاره چمتو کړئ د Bright Data خدماتو سره اړیکه ونیسئ ترټولو آسانه لاره په مستقیم ډول د API له لارې دی. لومړی، یو async-ready HTTP کلینر لکه AIOHTTP نصب کړئ: pip install aiohttp بل، د SERP API او Web Unlocker API ته د لاندې دوو کارتونونه تعریف کړئ: # 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() د د ګرځنده ډاټا SERP API سره اړیکه ونیسئ ترڅو د Google څیړنو ترسره کړي او د JSON SERP پایلې (که ستاسو په حساب کې ترتیب شوي دي) له لاسه ورکړي. fetch_serp() همدارنګه ، د Bright Data Web Unlocker API سره اړیکه ونیسئ ترڅو ویب پاڼهونه راټول کړي. د محصول د Markdown په توګه تنظیم کړئ، کوم چې د LLMs کې د جذب لپاره مناسب دی. fetch_page() د انګرامونو، پارامترونو، او څنګه د دې دوو APIونو د تماس په اړه د نورو معلوماتو لپاره، د ډکونو وګورئ! : په تولید کې، ستاسو د رڼا ډاټا API کلید hardcoding مخنیوی وکړئ. په عوض، دا د چاپیریال بدلون څخه لوډ کړئ. Note ښه! اوس تاسو د جوړولو بلاکونه لري چې د "تقریبه" او "تقریبه" مرحلهونو په کارولو لپاره د کارولو: async import asyncio async def main(): # "Search and Extract" logic... # Run the async main function asyncio.run(main()) مرحله #2: د استخراج مرحله ترسره کړئ فرض وکړئ چې تاسو د AI ایجنټونه لري چې د MCP انټرنټونو پر بنسټ دي او غواړئ د پروتوکول په راتلونکي بدلونونو کې څرنګړنه کوي چې دوی څنګه اغیزمن شي، کوم نوي ځانګړتیاوې به شتون لري، او داسې نور. د منظم LLMs د دې کار سره ډیر مرسته نه کوي، ځکه چې MCP نسبتا نوي دی او ډیری ماډلونه د قديم معلوماتو په اړه روزل شوي دي. په دې توګه، تاسو اړتیا لرئ چې د څیړنې موضوع لکه: "new version of MCP" د SERP API په تماس کې د دې د څیړنې پوښتنې لپاره د Google SERP پایلو په اړه پوښتنې ترلاسه کړئ: # 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) د سټینټونو لاندې، د دنده د SERP API په کارولو سره د سپارښتنې پوښتنې کاروي. که تاسو اړتیا لرئ چې د څو پوښتنو په کارولو سره، تاسو کولی شئ د SERP API په کارولو سره د رقابتي کارول . fetch_serp() fetch_serp() asyncio.gather() : په معياري توګه، د SERP API په هر پوښتنې کې د 10 پايلې ته ورسیږي، مګر دا کولی شي د 100 پايلې ته ورسیږي. Note returns parsed Google SERP results as a Python dictionary. د راټولولو په کارولو سره ځانګړتیاوې : fetch_serp() organic serp_ranking_results = serp_results.get("organic", []) د څیړنې پايلې چاپ کړئ، او تاسو باید د دې په څیر محصول ترلاسه کړئ: په یاد ولرئ چې د نښلیدو هر عنصر دقیقا د دې پایله سره مطابقت لري چې تاسو د Google په اړه د "د MCP نوی نسخه" په لټه کې ترلاسه کړئ: مرحله #3: د دلچسپي URLs فلټر کړئ د SERP API تماس له خوا د ټولو SERP پايلې څخه، فرض وکړئ چې تاسو د تر ټولو غوره 3 پايلې په اړه دلچسپي لرئ. ” ډومین (د MCP مشخصاتو رسمي ډومین). همدارنګه، موږ د Google اصلي رنګ په توګه د رنګ په توګه فکر کوو چې تاسو غواړئ خوندي کړئ. modelcontextprotocol.io د نمونوي پروتوکول.io په دې توګه، د دې په څیر فلټر کړئ: # 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 په پایله کې به د URLs په لیست کې وي چې د "پړاو" مرحله کې لاس رسیږي. په دې چلولو کې، د مشخص شوي URLs دي: [ "http://blog.modelcontextprotocol.io/posts/2025-11-25-first-mcp-anniversary/", "https://modelcontextprotocol.io/development/roadmap", "https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-11-25" ] د دې سایټونو څخه معلومات اخلي وخت! مرحله #4: د استخراج مرحله ترسره کړئ د استعمال د Web Unlocker API تماس او په دوامداره توګه د درې انتخاب شوي صفحات راټول کړئ: fetch_page() tasks = [fetch_page(session, url) for url in pages_of_interest] web_page_results = await asyncio.gather(*tasks) : که تاسو د ګرځنده سایټ سره کار واخلئ چې د کاروونکي تبادلې ته اړتیا لري، د پلورونکي اتومات تکنالوژۍ لکه Playwright، سره د براؤزر API انډول کارولو سره د دې څخه ډاټا اخلي. د نورو لارښوونې لپاره، د دوکونو وګورئ. Note د پایلو پایله به د هر هدف پاڼه د محتوياتو په منځ کې وي. د هر پاڼه څخه د نښل شوي Markdown محتوياتو ته د: markdown_pages = [page for page in web_page_results] چمتو کړئ چې د نښلیدو په حقیقت کې د هدف صفحات Markdown شامل دي: for markdown_page in markdown_pages: print(markdown_page[:300] + "...\n---\n") په دې صورت کې، د محصول دی: دا د هر هدف پايلې د Markdown نسخه سره مطابقت کوي، کوم چې معنی لري چې د Web Unlocker API په بریالیتوب سره د ویب ډاټا اخستنې ترسره کړي، په داسې حال کې چې د هر Anti-Bot یا Anti-Scraping اقدامات موجود دي. د دې تازه، کنکشني، او د تصدیق وړ معلوماتو له امله، دا د اضافي تحلیل لپاره ذخیره کړئ، دا د پروسس لپاره د LLM ته ورسیږي، دا د اضافي موضوعاتو د دلچسپي کشف کولو لپاره کارول، د عالي څیړنو سره ادامه کړئ، یا دا د ډیرو نورو کاروونکو لپاره کارول کړئ. ماموریت بشپړ! مرحله #5: بشپړ کوډ د مثال په پایله نسخه ده: # 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()) د Bright Data API-ready محصولاتو سره، تاسو کولی شئ په کم د 50 لړۍ کې د پیټون کوډ کې یو اغیزمن، د شرکت ټولګي، د تولید لپاره چمتو "د څیړنې او استخراج" د کار د جریان جوړ کړئ! د پایلو په دې پست کې، تاسو وګورئ چې څنګه چې د معلوماتو پایپینګونه او د AI کار فلوګونه د وروستیو، کنکشني، او د اعتماد وړ معلوماتو پورې اړه لري. په پای کې، ښه انډولونه په ځانګړي ډول د AI-driven سیسټمونو کې د ښه صادراتو ته رامینځته کیږي! د دې ډاټا جمعولو یو قابل اعتماد لاره د د AI نمونوي، چې په اغیزمن ډول د لوړ کيفيت، د تصدیق وړ ویب ډاټا ته لاس رسی لپاره د معياري لارښود وي. په دوامداره توګه د سټاک انجنونو په اړه د کشف اتومات، په داسې حال کې چې د مرحلې د تر ټولو مهمې پایلو څخه جوړ شوي معلومات جذب کوي. د څیړنې او extract د څارنې د نندارتون ️ لکه څنګه چې په دې مقاله کې ښودل کیږي، د یو AI-ready ویب scraping پلیټ فارم لکه Bright Data کار کولو لپاره د دې کار فورمه د عملی او پراختیا وړ دی. او د ټولو ویب ډاټا حلونه کشف کړئ! Start a Bright Data free trial today د بریښنا ډاټا وړیا آزموینې پیل کړئ دا مقاله د HackerNoon Business Blogging پروګرام لخوا چاپ شوی. دا مقاله د HackerNoon Business Blogging پروګرام لخوا چاپ شوی.