Thu thập dữ liệu AI
Sử dụng proxy của CyberYozh cho nhiều quy trình làm việc và trường hợp sử dụng liên quan đến huấn luyện tác nhân AI và thu thập dữ liệu. Truy cập các dịch vụ địa phương không bị hạn chế, sử dụng Yozh Scraper mã nguồn mở để lấy dữ liệu từ đó và huấn luyện các tác nhân AI bằng IP sạch để có kết quả dự đoán được.
Tại sao bạn cần proxy cho web scraping
Huấn luyện AI agent và thu thập dữ liệu AI đòi hỏi kết nối sạch, có thể dự đoán mà bạn có thể kiểm soát và điều hướng. Nếu agent cần huấn luyện trên dữ liệu địa phương cụ thể, bạn cần IP của quốc gia hoặc thành phố nơi dữ liệu đó được lưu trữ; nếu không, bạn có thể nhận được dữ liệu bị hỏng.
Nếu không có IP rõ ràng, được nhắm mục tiêu theo vị trí địa lý, AI agent có thể:
hoạt động không kiểm soát được và không thể dự đoán
tạo ra kết quả không thể dự đoán
gặp phải CAPTCHA và hạn chế theo khu vực
gặp session bị hỏng hoặc dữ liệu bị hỏng
không đăng nhập hoặc xác thực được
Đó là lúc hạ tầng proxy CyberYozh giúp ích.
CyberYozh bao gồm:
mobile proxy để xác thực an toàn và thu thập dữ liệu mạng xã hội
residential proxy để truy cập nhanh theo vị trí địa lý và tự động hóa
số ảo để xác thực và thẻ ảo để thanh toán
kiểm tra chất lượng cho tất cả công cụ trước khi bạn triển khai chúng
Yozh Scraper để thu thập dữ liệu và huấn luyện agent không gặp vấn đề
CyberYozh API để tự động hóa tất cả các quy trình của nó.
Để có được dữ liệu sạch cho agent của bạn, bạn phải xuất hiện như một người dùng thông thường từ một quốc gia thông thường, đồng thời tuân thủ robots.txt của website để tránh vấn đề. Nếu dữ liệu được lưu trữ trong dịch vụ và cơ sở dữ liệu địa phương, việc truy cập qua IP địa phương sạch giúp bạn tránh méo mó dữ liệu và hạn chế. Hơn nữa, AI agent phải được điều hướng qua các điểm kết nối có thể dự đoán để kiểm soát hành vi của chúng.
Hiệu quả
Các trường hợp sử dụng
Thu thập dataset văn bản. Bài viết, tin tức, blog, diễn đàn và đánh giá.
Thu thập dữ liệu cho mô hình NLP. Hội thoại tự nhiên, bình luận, nội dung bản địa hóa và phản hồi người dùng.
Dataset hình ảnh và nội dung đa phương tiện. Thu thập ảnh, video, thẻ sản phẩm, hình ảnh đối tượng, phần tử UI, v.v.
Huấn luyện hệ thống gợi ý. Thu thập dữ liệu về sản phẩm, phản hồi người dùng, biến động nhu cầu và xếp hạng.
Dataset cho mô hình thị giác máy tính. Hình ảnh về đối tượng, địa điểm, tài liệu, bao bì, thực đơn và danh mục sản phẩm.
Phân tích hành vi người dùng. Thu thập các mô hình hành vi ẩn danh, lượt nhấp, lượt xem và mối quan tâm.
Dữ liệu địa lý và dataset bản đồ. Thu thập vị trí, POI, hạ tầng, tuyến đường và lịch trình.
Dataset đa ngôn ngữ. Sử dụng IP từ nhiều quốc gia để thu thập dữ liệu theo ngôn ngữ tương ứng.