Lena Zhou
Chuyên gia Tăng trưởng & Tích hợp
Lena Zhou là Chuyên gia Tăng trưởng & Tích hợp tại Nstdata, tập trung vào việc giúp các doanh nghiệp tận dụng công nghệ proxy để thu thập dữ liệu quy mô lớn, tự động hóa và hoạt động toàn cầu. Với kinh nghiệm trong việc áp dụng sản phẩm, tích hợp nền tảng và chiến lược tăng trưởng, cô chia sẻ những hiểu biết thực tiễn về các trường hợp sử dụng proxy, thông tin thị trường, quy trình thu thập dữ liệu từ web và mở rộng kỹ thuật số.
Tat ca bai viet
Cung cấp bối cảnh web cho Claude và GPT thông qua Crawl
Một quy trình làm việc Python thực tế để thu thập tài liệu công khai, chuẩn bị ngữ cảnh Markdown có ranh giới và kiểm tra câu trả lời của Claude và GPT với các nguồn.
Xây dựng một tác nhân theo dõi giá với Crawl API
Một hướng dẫn giám sát giá bằng Python tách biệt việc thu thập trang khỏi việc trích xuất, lưu trữ lịch sử, phát hiện thay đổi và cảnh báo.
Dữ liệu Web công khai có thể hỗ trợ nghiên cứu biến đổi khí hậu
Hướng dẫn ưu tiên nguồn gốc để kết hợp các tài liệu công khai liên quan đến khí hậu với các quan sát có thẩm quyền trong khi bảo tồn nguồn gốc và tránh các tuyên bố không được hỗ trợ.
Hướng Dẫn Cài Đặt Grok và Ví Dụ Về Trình Thu Thập Dữ Liệu Web: Một Hướng Dẫn Thực Tế
Một mẫu tích hợp Python thực tế lấy một trang được phép với Nstdata Crawl, gửi Markdown giới hạn đến Grok, và xử lý vấn đề bảo mật và độ tin cậy.
OSINT Social Media Scraping: Hướng Dẫn Nghiên Cứu Từ Nguồn Công Khai
Một quy trình OSINT trên mạng xã hội có trách nhiệm, tập trung vào các nguồn được ủy quyền, quy tắc của nền tảng, nguồn gốc, quyền riêng tư và việc diễn giải cẩn thận nội dung công khai.
10 Điểm Dữ Liệu Web Hỗ Trợ Quyết Định Bán Lẻ Tốt Hơn
Một danh sách thực tiễn bao gồm mười tín hiệu web công cộng mà các nhóm bán lẻ có thể kết nối với quyết định, với hướng dẫn về thu thập, chất lượng dữ liệu, tuân thủ và đo lường.
Web Scraping cho Các Đặc Vụ AI: Hướng Dẫn Toàn Diện
Hướng dẫn thực tiễn về dữ liệu web của tác nhân: khi nào nên sử dụng tìm kiếm, API thu thập dữ liệu, tự động hóa trình duyệt, hoặc HTTP trực tiếp, cộng với thiết kế công cụ, bảo mật, và đánh giá. Nó phân biệt việc phát hiện URL với việc trích xuất trang và bao gồm các biện pháp bảo vệ về sự cho phép và tiêm lệnh.
RAG Data Quality: Tại sao Dữ liệu thu thập sạch là quan trọng
Hiểu bảy chiều kích của chất lượng dữ liệu RAG và cách xác thực các trang web đã được thu thập, so sánh các đầu vào sạch và thô, bảo tồn nguồn gốc và chẩn đoán các thất bại trong việc truy xuất. Nó tách biệt các lỗi trích xuất, truy xuất và tạo ra để các nhóm có thể gỡ lỗi giai đoạn đúng.
Chiến lược chia khối cho dữ liệu RAG được thu thập từ web
So sánh sáu chiến lược phân mảnh RAG phổ biến cho nội dung trên web. Bao gồm các mức chuẩn Python, lời khuyên cho mã và bảng, và một khung đánh giá không có kết quả chuẩn mực tự nghĩ.
