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AI

面向AI的2025数据趋势

开启人工智能的未来：《2025 年人工智能数据》报告的重要见解

数据促进人工智能 2025》报告由 Bright Data 独立完成并委托编写，该报告深入研究了 500 位高级决策者的见解，这些决策者的组织利用公共网络数据来训练、微调和支持其人工智能系统。

首席执行官

Qwen-Agent 与 Bright Data 的 MCP

将 Qwen-Agent 与 MCP 集成，构建可访问实时数据的代理

将 Qwen-Agent 与 Bright Data MCP 服务器连接，通过实时网络数据检索和自动化为人工智能代理提供动力。

Antonello Zanini

CrewAI + Bright Data 的 SERP API

通过 RAG 使用 SERP 搜刮 API 增强 CrewAI 代理

通过集成 SERP 搜刮 API，利用新鲜的网络数据增强 CrewAI 代理，从而获得实时、准确的人工智能响应。

Antonello Zanini

MCP 与传统网页抓取的对比

传统网络抓取与模型上下文协议 (MCP)：开发人员指南

探讨 MCP 与传统网络搜索的利弊，找出最适合您 2025 年数据提取需求的方法。

Satyam Tripathi

最佳 Firecrawl 替代方案

前 7 名 Firecrawl 替代品：2025 年

查看人工智能网页抓取的最佳 Firecrawl 替代品，了解哪款工具适合您的自动化和数据提取需求。

什么是MoE

什么是 MoE？深入了解流行的人工智能架构

本深入指南涵盖了专家混合物的架构、优势和实施步骤，让您了解专家混合物在机器学习中的强大功能。

Federico Trotta

使用 Bright Data 和 N8N 的自定义新闻源博客图片

使用 Bright Data 和 n8n 的个人新闻推送

了解如何使用由 n8n、OpenAI 和 Bright Data 的模型上下文协议服务器提供支持的无代码工作流实现新闻收集和交付自动化。

什么是 Zero Shot 分类？

什么是零点射击分类？

了解零镜头分类如何在网络搜刮中实现灵活、动态的数据标记，并提供实用的 Python 实现。

Federico Trotta

为大型语言模型（LLM）构建适合 AI 的向量化数据集

为 LLM 建立人工智能就绪向量数据集：使用 Bright Data、Google Gemini 和 Pinecone 的指南

本文介绍了如何建立一个自动化管道，为特定领域的大型语言模型创建高质量、人工智能就绪的向量数据集。

Satyam Tripathi

在大型语言模型（LLM）中，什么是监督微调？

什么是 LLM 中的监督微调？

这本 Python 指南涵盖了概念、工具、工作流程和实践示例，可提升您的人工智能项目。

Federico Trotta

Google ADK × Bright Data MCP

将谷歌 ADK 与 MCP 服务器集成用于人工智能代理开发

了解如何使用 Google ADK 和 Bright Data MCP 创建人工智能代理，从而在 Python 中实现实时网络数据检索和智能自动化。

10 分钟阅读

Antonello Zanini

最佳 AI 驱动的爬虫工具

2025 年最佳人工智能网络抓取工具：全面对比

探索并比较 2025 年最顶尖的 AI 网络爬虫工具、它们的功能，以及如何根据您的数据需求选择最佳方案。

Antonello Zanini

准备好开始了吗？