AI数据收集
使用 CyberYozh 代理处理与 AI 代理训练和数据收集相关的各种工作流程和用例。无限制访问本地服务，使用开源的 Yozh Scraper 从中获取数据，并使用干净的 IP 训练 AI 代理以获得可预测的结果。
为什么网页抓取需要代理
AI智能体训练和AI数据采集需要一个干净、可预测且可控制和引导的连接。如果智能体需要基于特定本地数据进行训练,您需要使用数据所在国家或城市的IP地址;否则,您可能会获得损坏的数据。
如果没有明确的地理定向IP,AI智能体可能会:
行为失控且不可预测
产生不可预测的结果
遭遇验证码和本地访问限制
会话中断或数据损坏
无法登录或认证
这正是CyberYozh代理基础设施的用武之地。
CyberYozh包含:
用于安全认证和社交数据采集的移动代理
用于快速地理定向访问和自动化的住宅代理
用于认证的虚拟号码和用于支付的虚拟卡
部署前对所有工具进行质量检查
Yozh Scraper可无障碍采集数据并训练智能体
CyberYozh API可自动化所有流程。
要为您的智能体获取干净的数据,您必须表现得像来自普通国家的普通用户,同时遵守网站的robots.txt以避免问题。如果数据存储在本地服务和数据库中,通过干净的本地IP访问可以帮助您避免数据失真和访问限制。此外,必须通过可预测的连接端点引导AI智能体以控制其行为。
效率
使用场景 / 使用案例
文本数据集采集。文章、新闻、博客、论坛和评论。
用于 NLP 模型的数据采集。自然对话、评论、本地化内容和用户回复。
图像与多媒体数据集。抓取照片、视频、商品卡片、物体图像、UI 元素等。
推荐系统训练。收集产品数据、用户行为、需求变化和评分信息。
用于计算机视觉模型的数据集。物体、地点、文档、包装、菜单和产品类别的图像。
用户行为分析。收集匿名化的行为模式、点击、浏览和兴趣数据。
地理数据与地图数据集。采集位置、兴趣点（POI）、基础设施、路线和时刻表。
多语言数据集。使用不同国家的 IP 来采集相应语言的数据。