
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 „Experti“ AI si môžu myslieť, že získavanie dát pre RAG je vyriešené v momente, keď systém API na vyhľadávanie agentov spustí uložený dopyt. Znie to pekne, ale realita je taká, že tento prístup je bolestivo obmedzený… Trh sa pohybuje rýchlo, keďže terabajty nových informácií sa objavujú každú sekundu po celom svete. Spoliehať sa na zastarané údaje pre okamžité poznatky jednoducho nestačí. Riešenie? Vybavte AI agentov nástrojmi na objavovanie čerstvých, kontextových zdrojov z webu (🤫  : tu prichádza na rad Discover API!) Spoiler V tomto článku uvidíte, prečo je živé objavovanie na webe kľúčové pre AI agentov a ako ho dosiahnuť s praktickými poznatkami. Poďme sa do toho pustiť! Vyhľadávanie v cache nestačí Väčšina AI tímov predpokladá, že problém získavania dát vyriešili hneď, ako je zavedený index alebo vyhľadávanie v cache. Máte svoje dokumenty, svoje prechodené stránky, svoju lesklú databázu. Všetko úhľadne uložené, pripravené na obslúženie vašich AI agentov, pracovných postupov alebo liniek! Znie to dokonale, však? No, nie celkom… Tu je problém:   najmä v dnešnom hyperprepojenom, digitálne orientovanom prostredí. 🌐 svet sa nezastaví… Nové stránky sa objavujú, trendy vzplanú a vyblednú, objavujú sa úzko špecializované zdroje a existujúci obsah sa aktualizuje, niekedy aj niekoľkokrát denne (alebo dokonca každých pár sekúnd! ⏱️). V takomto informačne náročnom prostredí, ak váš AI agent stále sťahuje dáta z včerajšieho prechádzania alebo minulotýždňového indexu (dokonca aj zo spoľahlivých vyhľadávačov ako Google),  je úplne slepý voči všetkým týmto čerstvým, relevantným informáciám! Spoliehať sa výlučne na vyhľadávanie v cache/indexované vyhľadávanie je ako snažiť sa navigovať mestom pomocou starej mapy 🗺️. Áno, dostanete nejaké odpovede, ale miniete ulice, skratky a nové horúce miesta, na ktorých najviac záleží. Okamžité poznatky vyžadujú  ! (čo nedokáže zvládnuť generický systém API na vyhľadávanie agentov, ale vyžaduje si  , ako čoskoro uvidíte…) objavovanie na webe dedikované Discover API Objavovanie zdrojov je hlavnou požiadavkou pre okamžitú presnosť AI Myslite na to takto: ak váš AI agent neobjavuje nové zdroje, háda (aj keď znie sebavedomo!) Koniec koncov, väčšina liniek na získavanie dát optimalizuje pre to, čo je už známe: indexované stránky z vyhľadávačov, výsledky vyhľadávania v cache a pred schválené alebo známe domény. To je efektívne, ale nie presné… 😬 Autonómne objavovanie zdrojov priamo zlepšuje presnosť tromi kľúčovými spôsobmi: 
 
 
 
 🌍  : Najrelevantnejšie dôkazy sa zvyčajne nachádzajú   alebo prvých niekoľkých indexovaných výsledkov vyhľadávania. Patria sem úzko špecializované blogy, komunitné fóra, regionálne spravodajské stránky, čerstvá dokumentácia alebo úplne nové vstupná stránka, ktoré neexistovali včera, ešte sa nezobrazujú vo výsledkoch Google, alebo boli spoločnosťami zámerne potlačené. Keď sa spoliehate len na vyhľadávanie v cache, tieto signály zostávajú úplne neviditeľné. Zvýšené pokrytie mimo vašich existujúcich súborov údajov 👀  : Systémy v cache sa ticho rozbijú, keď sa svet mení. Nové cenníky, aktualizované politiky a najnovšie udalosti sú bežné body zlyhania. AI agenti, ktorí aktívne objavujú relevantné odkazy z nových zdrojov, sa môžu prispôsobiť novým informáciám, ako sa objavujú, namiesto toho, aby sa zasekli na zastaraných poznatkoch. Znížené slepé škvrny ✅  : Nie všetky AI linky sa týkajú len nájdenia odpovede. V niektorých prípadoch ide skôr o overenie tejto odpovede oproti najnovším dostupným zdrojom. Živé objavovanie na webe v kombinácii s vyhľadávaním v reálnom čase umožňuje AI agentom krížovo overovať tvrdenia pomocou dôveryhodných, aktuálnych údajov a zostať pri zemi v realite. Dodatočné overenie Stručne povedané, poskytovanie objavovania na webe AI agentom (nie len generický systém API na vyhľadávanie agentov pripojený k vašej databáze alebo zameraný na prvý výsledok vo vyhľadávači) nie je bonusovou funkciou. Je to základ  okamžitého získavania poznatkov! Aby ste lepšie pochopili danú problematiku a výzvy, pozrite si nižšie uvedené súhrnné porovnávacie tabuľky… 💭 Cache, statické údaje vs. objavené, živé údaje 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Cache, statické údaje 
 Objavené, živé údaje 
 
 
 
 
 Povaha 
 Statické. Získané raz alebo občas aktualizované podľa pravidelného plánu. 
 Dynamické. Sťahované v reálnom čase z webu podľa potreby. 
 
 
 
 
 Pokrytie 
 Obmedzené na známe a predindexované zdroje. Chýbajú nové a úzko špecializované obsahy. 
 Dynamicky sa rozširuje na nové stránky, vznikajúce zdroje a aktualizovaný obsah. 
 
 
 
 
 Prispôsobivosť 
 Problémy, keď sa svet mení. Vyžaduje manuálne opätovné prehľadávanie alebo opätovné indexovanie. 
 Okamžite sa prispôsobuje aktualizáciám, novým udalostiam a meniacim sa podmienkam. 
 
 
 
 
 Slepé škvrny 
 Vysoké riziko tichých zlyhaní, keď relevantné údaje žijú mimo cache. 
 Skryté medzery vďaka schopnosti objavovať relevantné odkazy. 
 
 
 
 
 Najvhodnejšie pre 
 Statické znalostné bázy a interná dokumentácia. 
 Trhom uvedomelé, real-time AI agenti, ktorí vyžadujú okamžitú presnosť. Známe zdroje vs. objavené údaje 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Známe zdroje (systémy v cache) 
 Objavené údaje (ad hoc) 
 
 
 
 
 Výber zdroja 
 Vo väčšine prípadov pevné a preddefinované. Zdroje sú vybraté vopred (alebo sú obmedzené na prvé pozície vo vyhľadávačoch ako Google). 
 Dynamické a adaptívne. Zdroje objavuje autonómne AI agent v čase dopytu. 
 
 
 
 
 Ukladanie 
 Uložené v databázach, cache, diskoch atď. 
 Pridané priamo do cache AI agenta, keď ich objaví. 
 
 
 
 
 Formát údajov 
 Relačné tabuľky, súbory, text a podobné formáty. 
 Zvyčajne formáty optimalizované pre LLM  . ako JSON a Markdown 
 
 
 
 
 Model objavovania 
 Žiadne skutočné objavovanie. Získavanie závisí od vyhľadávania v indexovaných alebo cache zdrojoch údajov. 
 Aktívne objavovanie relevantných odkazov, stránok a zdrojov na živom webe. 
 
 
 
 
 Sviežosť 
 Závisí od plánov prehľadávania alebo indexovania. Často zastarané. 
 V reálnom čase. Údaje odrážajú aktuálny stav webu. Ako objavovanie na webe funguje v praxi v agentnom AI systéme Získavanie dát v AI agentoch sa typicky deje prostredníctvom RAG ( ). RAG vylepšuje odpovede tým, že LLM poskytuje správne informácie, čím zlepšuje presnosť odpovedí prostredníctvom kontextového uzemnenia. Retrieval-Augmented Generation V tradičnom nastavení vyhľadávania v cache/indexovaného vyhľadávania sa váš systém spolieha na dedikované API na vyhľadávanie agentov. Systém načíta výsledky, ktoré sa zdajú byť relevantné na základe dopytu používateľa. Údaje sa buď stiahnu do lokálnej databázy, alebo sa získajú z vyhľadávačov ako Google, pričom sa zvyčajne zameriavajú na úplne prvé výsledky… Dáva to zmysel, však? Výstup je obmedzený na to, čo už vyhľadávač prehľadal a zaradil na popredné miesta, alebo na to, čo váš znalostný systém už vie a má uložené. To znamená, že  . poznatky, ktoré môžete získať z cache alebo indexovaných zdrojov, sú dizajnovo obmedzené V zákulisí sú zapojené vektorové databázy a algoritmy podobnosti, ale o to tu nejde. Základný problém je zrejmý: tento druh systému na objavovanie poznatkov je obmedzený. Nemôže  . Potrebujeme lepší prístup! aktívne objavovať nové, vznikajúce stránky alebo zdroje Prečo je agentný systém objavovania zdrojov riešením Vstúpte do  . Tu je jednému alebo viacerým AI agentom pridelená úloha  . Tu je návod, ako to funguje v praxi: systému objavovania agentov aktívne hľadať nové, relevantné zdroje na živom webe 
 
 
 
  a spustíte ich na dedikovanom systéme na objavovanie odkazov, ktorý vráti stovky odkazov (vrátane mnohých zdrojov, ktoré ste predtým nikdy nezvážili) 🔍. Preložíte používateľský prompt na vyhľadávacie dopyty Vyberiete odkazy, ktoré s najväčšou pravdepodobnosťou obsahujú cenné informácie 🎯. Získate k nim prístup a získate obsah vo formáte, ktorý LLM dokážu spracovať 📝. Stručne povedané, systém cykluje cez   (proces, ktorý nie je až taký vzdialený od populárneho  ). To presahuje rámec statického vyhľadávania v cache/indexu: agent dynamicky nachádza nové zdroje, ktoré ste možno nikdy nepomysleli na indexovanie (čo často zachytáva najrelevantnejšie poznatky! 😜) objavovanie, hodnotenie a získavanie AI vzoru vyhľadávania a získavania Stále nie ste presvedčení? Počúvajte expertov… https://www.youtube.com/watch?v=UYXQsd6tQ0M&embedable=true Samozrejme, žiadny AI agent (bez ohľadu na to, aké LLM poháňajú) to sám nedokáže. Potrebuje nástroj na prehľadávanie webu a získavanie štruktúrovaných údajov. Tu prichádza na rad  ! Discover API AI Agent Search API nestačí… Riešením je Discover API Teraz, keď viete, že bežný systém API na vyhľadávanie agentov nestačí, čo chýba? 🤔 Chýbajúcim dielikom v skladačke AI agentov je nástroj, ktorý umožňuje agentom autonómne objavovať nové zdroje a získavať z nich relevantné informácie. Presne o tom je Discover API! Čo teda tento nástroj v skutočnosti dá vášmu AI agentovi? Umožňuje mu: 
 
 
 Vyhľadať na webe presné, aktuálne, kontextové odkazy na základe dopytu. Vrátiť dlhý zoznam odkazov (100+), zoradených podľa vášho zámeru pomocou jedného z dostupných algoritmov radenia. S týmito odkazmi môžete dôverovať prvým výsledkom alebo ich znova zoradiť podľa vašich cieľov. Potom získajte informácie z vybraných odkazov a dodajte ich vášmu AI agentovi vo  . formáte pripravenom pre LLM Hľadáte spoľahlivého poskytovateľa Discover API? Nemusíte hľadať ďalej ako na  ! Bright Data Bright Data prichádza s dlhým zoznamom  ! riešení webových údajov pre AI Tieto riešenia sú postavené na plne škálovateľnej infraštruktúre s  . Pridajte  , formáty údajov optimalizované pre LLM a  viac ako 150 miliónmi proxy v 95 krajinách, 99,99 % dostupnosti a 99,99 % úspešnosti 24/7 podporu nativnu integráciu so 70+ AI frameworkmi. Chcete sa dozvedieť viac? Pozrite si  ! 🎓 Web Discovery Summit Záver V tomto príspevku ste preskúmali, prečo vyhľadávanie v cache nestačí a prečo je skutočným riešením poskytnutie možnosti AI agentom objavovať nové údaje a zdroje z webu. Aby ste získali skutočne prenikavé a jedinečné poznatky, nemôžete sa spoliehať na staré, statické údaje! Najlepším spôsobom, ako implementovať objavovanie na webe v reálnom čase, je prostredníctvom Discover API. Koniec koncov, „tradičný“ systém API na vyhľadávanie agentov môže iba dotazovať dáta v cache alebo indexované dáta, zatiaľ čo vaše AI agenti musia objavovať nové zdroje, aby boli skutočne efektívne. Ako ste videli, Bright Data podporuje scenáre objavovania na webe, ako aj širokú škálu liniek na získavanie webových údajov pre agentné AI systémy. Vďaka našim riešeniam nebolo objavovanie na webe v reálnom čase nikdy jednoduchšie! . Poďme urobiť webové údaje prístupnými pre každého, vrátane AI agentov, pre inteligentnejšie systémy. Až do budúce! Pripojte sa k našej misii začatím bezplatnej skúšobnej verzie

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.

Tento zvuk je vyrobený v pôvodnom jazyku príbehu!

Prečo by umelé spravodajské agenti mali objavovať nové zdroje, nie sa len spoliehať na vyrovnávaciu pamäť vyhľadávania

About Author

KOMENTÁRE

ZAVISTE ŠTÍTKY

TENTO ČLÁNOK BOL PREDSTAVENÝ V

Related Stories

When Blood Told

16 Best Sklearn Datasets for Building Machine Learning Models

Mutmut: a Python mutation testing system

Code Smell 298 - How to Fix Microsoft Windows Time Waste

When Blood Told

16 Best Sklearn Datasets for Building Machine Learning Models

Mutmut: a Python mutation testing system

Code Smell 298 - How to Fix Microsoft Windows Time Waste

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps