大多数AI代理人、ML管道、AI丰富工作流程、深度研究系统和数据驱动的决策引擎不会因为模型不好而失败。 具体来说,数据往往是过时的、外在的、不可验证的,或者三者都是同时存在的,这就是核心问题。 在这篇文章中,你会看到什么 实际上意味着,它如何在帽子下工作,为什么比大多数人想象的更重要,以及如何用具体的例子实现它! 搜索和提取 需要新鲜、背景和可靠、可验证的信息 根据Statista的说法,每天大约产生402.74 万兆字节的数据。 这些数据渗透到网络、数据仓库、分析堆栈和管道上,这在一个很难辩解的规模。 但这里是捕获:更多的数据并不意味着更好的数据! 在这个卷中,假设一切都反映了现实是不现实的 - 或者它甚至可以被信任。 企业仍然基于业务决策、自动化和AI驱动的呼叫 数据。 这个 當來源過時,不完整,或只是錯誤時...基於它所建立的洞察力無法可靠,他們只是看起來很自信,但他們可能錯了! 这就是为什么法学硕士幻觉,AI代理人给出令人信服但错误的答案,数据管道悄悄地失败在生产中。 在大多数现实情况下,问题不是模型、工具或实现,而是输入数据! 无论您是运行经典分析工作流还是完全自主的AI代理,一切都取决于源数据的质量。 
 
 
 
 新鲜 背景 可验证 毕竟,如果你不知道 数据来自或 它被收集了,你不能现实地相信结果。 哪里 何时 这是真正的问题。 
 
 如何可靠地获取最新的信息,与特定任务相关,并可能与其来源相关的信息? 如何可靠地获取最新的信息,与特定任务相关,并可能与其来源相关的信息? 这是在那里,该 模式来了!让我们打破它。 Search and Extract 搜索和提取:它是什么,为什么它是解决方案 “搜索和提取”是一个 从网络中获取最新的、可验证的、丰富的背景信息的过程,结构简单,但在实践中非常有效。 事实上标准 在高水平上,它以两个不同的步骤运作: 
 
 
 搜索:系统在谷歌等搜索引擎上进行实时网页搜索,以查找给定查询的最相关和最可靠的来源,这有助于数据管道从当前的信息开始,并来自清晰的来源。 提取:从搜索结果中,系统识别最相关的URL,访问这些页面,并从中获取最有用的内容或数据。 这种模式在AI相关的应用中尤其有用,例如AI代理。 此外,它适用于传统的机器学习、事实检查和数据丰富管道。 代理RAG系统 代理RAG系统 “搜索和提取”模式的最终目标是通过确保收集的信息是: 
 
 
 
 新鲜的,因为摘取的公共网页数据来自最近的网页搜索,其中可能包括最新的信息和新闻。 背景 ,因为信息与搜索查询中指定的主题密切相关。 可验证,因为数据直接来自特定网页,任何人都可以访问和检查的URL。 搜索和提取是如何工作的? 在高层次上,“搜索和提取”可以总结为以下工作流: 此工作流的输入是可搜索的主题的列表. 这些通常是从文档、数据集或使用人工智能/ML 提供的信息源中从背景中提取的。 无论来源如何,可搜索的主题都会转移到“搜索”组件中,SERP API 解决方案在目标搜索引擎上执行自动网页搜索,在获取搜索结果后,您可以考虑所有返回的网页,或者仅使用AI/ML或严格的规则过滤最相关的网页(例如,将网页保留在特定域、语言或其他标准下)。 当同时瞄准多个搜索查询时(无论是不同的查询还是相同查询的多个页面),您可能需要运行自定义重新排序算法。谷歌或任何搜索引擎提供的排名都是针对SEO的优化,这可能并不反映您使用情况的重要性。 然后,所选的URL被发送到“提取”节点,在那里一个网页扫描服务访问每个页面并提取主要信息。 接下来,让我们来探索分别在“搜索”和“提取”阶段发挥作用的服务! 搜索 ↓ 像谷歌,Bing,DuckDuckGo,Baidu和Yandex这样的搜索引擎通过率限制和CAPTCHA来保护其SERP(搜索引擎结果页面)以防止自动扫描。 执行“搜索”阶段的最可靠方法是使用SERP API解决方案. 这些服务暴露终端以启动云中的搜索任务,使用旨在为您处理可扩展性和反机器人措施的基础设施。 它支持通过超过195个国家的150万个IP的代理网络进行全球搜索,可以在JSON中返回完全解析的SERP数据,提供许多页面化选项,并支持使用标准HTTP请求集成到任何数据或ML管道,以及超过50个AI代理框架和工作流程。 明亮数据的SERP API 明亮数据的SERP API 此外,Bright Data的SERP API允许您同时运行无限数量的搜索查询,这意味着您可以在“搜索”阶段获取数以千计的结果,然后,您可以在整个“搜索和提取”过程的后期阶段根据您的需求过滤和重新排序它们(如前所述)。 摘要 ️ 网页数据提取是更困难的部分. 原因在于每个网站都是不同的,甚至同一个域内的页面也可能遵循不同的渲染,数据可视化和检索逻辑。 这需要第三方服务,允许您可靠地访问网页的内容,无论它们有多么受保护,无论您的可扩展性需求如何。 
 
 
 Web Unlocker API:一个API,可以轻松访问任何公共网页,自动处理块、CAPTCHA、指纹和代理回合。 浏览器API:一个完全托管的云浏览器,兼容Puppeteer,Selenium,Playwright和其他自动化框架,具有内置的CAPTCHA解决和自动代理管理。 网站解锁器 API 网站解锁器 API 浏览器 API 浏览器 API Web Unlocker 是寻找页面内容的理想选择,无论是在原始 HTML 或 AI 准备的 Markdown (一个 )对于需要交互或自动化来访问所需数据的动态网站,浏览器API更适合。 great data format for LLM ingestion 伟大的数据格式为LLM摄入 这两个解决方案共同涵盖了“搜索和提取”工作流程的“提取”阶段所需的一切。 如何在Python中实施搜索和提取工作流 了解如何在Python中实现现实的“搜索和提取”工作流程: 
 
 
 在搜索阶段,您将使用 Bright Data 的 SERP API 运行实时网页搜索。 在“提取”阶段,您将依赖 Web Unlocker API 来检索和分析所选页面的内容。 下面是介绍吧! 前提条件 要跟随本教程部分,请确保您有: 
 
 
 Python 3.9+ 在本地安装。 Bright Data 帐户配置了 SERP API 区域和 Web Unlocker API 区域,以及您的 API 密钥。 如果您不知道如何开始使用 Bright Data 的 SERP API 或 Web Unlocker API 产品,请遵循官方文档: 
 
 
 介绍SERP API Bright Data的 Unlocker API 应用程序 介绍SERP API 介绍SERP API Bright Data的 Unlocker API 应用程序 Bright Data的 Unlocker API 应用程序 从现在开始,我们将参考您的 SERP API 区域为 并将您的 Web Unlocker API 区域作为 : serp_api web_unlocker 此外,请确保 该区域在配置表中的“数据格式”部分中配置为“完整JSON”模式: serp_api 这样,Bright Data SERP API 将以 JSON 格式返回分析的 SERP 结果,使其更容易过滤和重新排序。 最后, 这将用于验证向上述服务的请求! 生成您的 Bright Data API 密钥 生成您的 Bright Data API 密钥 为了加速这个过程,我们将假设您已经建立了一个 Python 项目,并且有一个虚拟环境。 步骤 #1:准备通过 API 访问清晰数据服务 连接到 Bright Data 服务的最简单方法是直接通过其 API. 首先,安装一个 async-ready HTTP 客户端,如 AIOHTTP: pip install aiohttp
 接下来,分别定义以下两个函数来调用 SERP API 和 Web Unlocker API: # Replace these with your Bright Data API token and zone names
BRIGHT_DATA_API_TOKEN = "<YOUR_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()
 该 该函数连接到 Bright Data SERP API 以执行 Google 搜索并检索经过分析的 JSON SERP 结果(根据您的帐户配置)。 fetch_serp() 同样, 连接到 Bright Data Web Unlocker API 来获取网页. 将输出配置为 Markdown,这对于进入 LLM 是理想的。 fetch_page() 有关参数、参数以及如何调用这两个API的更多信息,请参阅文件! : 在生产中,避免硬编码您的 Bright Data API 密钥,而不是从环境变量中加载。 Note 很棒!现在你有构建块来实现“搜索”和“提取”阶段 功能: async import asyncio

async def main():
    # "Search and Extract" logic...

# Run the async main function
asyncio.run(main())
 步骤 #2:执行提取阶段 假设您有依靠 MCP 整合的 AI 代理,并希望生成一份报告,显示协议的未来变化如何影响他们,哪些新功能将可用,等等。 通常的法学硕士无法帮助这个任务,因为MCP相对较新,大多数模型都是在较旧的数据上训练的,因此,您需要一个搜索主题,如: "new version of MCP" 
 拨打 SERP API 以获取该搜索查询的 Google SERP 结果: # 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)
 在舞台后面,The 函数使用所提供的搜索查询调用 SERP API. 如果您需要处理多个查询,您可以调用 竞争性使用 . fetch_serp() fetch_serp() asyncio.gather() 默认情况下,SERP API 每查询返回 10 个结果,但可以配置为返回多达 100 个结果。 Note 将 Google SERP 结果作为 Python 字典返回。 属性: fetch_serp() organic serp_ranking_results = serp_results.get("organic", [])
 打印搜索结果,你应该得到类似于此的输出: 请注意,数组中的每个元素如何准确地匹配您在Google上搜索“MCP的新版本”的结果: 步骤 #3:过滤感兴趣的URL 从 SERP API 调用返回的所有 SERP 结果中,假设您对最多 3 个结果感兴趣。 ”域(MCP规格的官方域)。另外,让我们把谷歌的原始排名视为你想要保留的排名。 标签 标签: IO 标签 标签: IO 过滤它们如下: # 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
 结果将是“提取”阶段中要访问的 URL 列表,在此过程中,所识别的 URL 是: [
  "http://blog.modelcontextprotocol.io/posts/2025-11-25-first-mcp-anniversary/",
  "https://modelcontextprotocol.io/development/roadmap",
  "https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-11-25"
]
 是时候从这些页面中提取信息了! 步骤 #4:执行提取阶段 使用的 功能呼叫 Web Unlocker API,并并行扫描三个选定的页面: fetch_page() tasks = [fetch_page(session, url) for url in pages_of_interest]
web_page_results = await asyncio.gather(*tasks)
 : 如果您正在处理需要用户交互的动态网站,请使用与浏览器 API 集成的 Playwright 等浏览器自动化技术提取数据。 Note 结果将是一个包含每个目标页面的内容的数组. 通过: markdown_pages = [page for page in web_page_results]
 检查数组是否确实包含目标页面的标记: for markdown_page in markdown_pages:
    print(markdown_page[:300] + "...\n---\n")
 在这种情况下,输出是: 这与每个目标页面的 Markdown 版本相匹配,这意味着 Web Unlocker API 能够成功地执行 Web 数据提取,而不论存在任何反机器人或反扫描措施。 鉴于这些新鲜,背景和可验证的数据,存储它进行进一步分析,将其传递到LLM进行处理,使用它来检测其他感兴趣的话题,继续进行更深入的研究,或应用到许多其他用例。 步骤5:完整代码 示例的最终版本是: # 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 = "<YOUR_BRIGHT_DATA_API_KEY>"
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())
 凭借 Bright Data API 准备的产品,您可以在不到 50 行 Python 代码中实现有效、企业级、生产准备的“搜索和提取”工作流程! 结论 在本文中,您研究了为什么数据管道和人工智能工作流程依赖于最新的、背景和可靠的信息。 一个可靠的方式来收集这些数据是通过 人工智能模式,这实际上已经成为访问高质量、可验证的Web数据的标准方法。 阶段自动发现跨搜索引擎,而 阶段从最相关的结果中提取结构化信息。 搜索和提取 搜索 ↓ 摘要 ️ 正如本文所示,使用像 Bright Data 这样的 AI 准备的 Web 扫描平台,实现此工作流程既实用又可扩展。 探索其所有Web数据解决方案! 今天启动 Bright Data 免费试用 今天启动 Bright Data 免费试用 
 
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