在本教程中，您将学习如何使用 Dify 和 Bright Data 构建人工智能代理，以实现精确的网络数据检索！

了解 Dify 如何通过 Bright Data 使用简单的无代码工作流程搜索网络并抓取实时结果。

利用 Dify 和 Bright Data 掌握网络抓取技术，创建无代码人工智能工作流，实现快速可靠的数据提取。

了解什么是代理 RAG、代理检索是如何工作的，以及为什么它是超越标准 RAG、实现更智能人工智能的下一步。

探索为什么 puppeteer-humanize 可以通过模仿人类行为来绕过用户行为分析，从而增强网络抓取能力。

了解什么是 Google AI Overview 以及如何以编程方式对其进行抓取，还有获得可靠结果和克服常见挑战的技巧。

探索 MCP 向 Streamable HTTP 的转变，将其与 SSE 进行比较，并了解这些协议对实时人工智能数据传输的影响。

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从数据集创建到模型训练和测试，了解如何利用网络抓取的数据对 Llama 4 进行微调。

探索 Puppeteer Real Browser 如何在 2025 年帮助绕过反机器人系统并解决网络抓取的验证码问题，以及关键的替代方案和局限性。

了解如何以及何时使用 RAG 或微调来优化人工智能模型。

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。