Розквіт веб-інфраструктури даних: вирішення проблеми дефіциту знань для ШІ

Оскільки штучний інтелект переходить від експериментальних чат-ботів до критично важливих для бізнесу інструментів, виникла величезна перешкода: дефіцит структурованих веб-даних у режимі реального часу. Хоча архітектури моделей стають дедалі складнішими, «рівень знань», який їх підтримує, залишається фрагментованим, застарілим і важкодоступним у великих масштабах.

Поза межами статичного навчання: потреба в контексті в реальному часі

Протягом багатьох років основним рушієм розвитку ШІ було збільшення розміру моделей та навчання на масивних статичних наборах даних. Однак цей підхід досягає свого максимуму. Традиційне навчання покладається на знімки інтернету, зроблені в певний момент часу, що є недостатнім для сучасних бізнес-потреб. Щоб відстежувати мінливі змінні, такі як ціни конкурентів, зміна споживчих настроїв або нові загрози безпеці, ШІ потребує постійного потоку свіжої інформації.

Як зазначає Ор Ленхнер, генеральний директор Bright Data, інтелектуальний рівень без рівня знань у реальному часі — це фактично «геній, який нічого не знає». Без актуального контексту моделі ШІ видають «застарілі відповіді», що призводить до хибних бізнес-рішень і збільшення кількості галюцинацій. Насправді 56% фахівців зі штучного інтелекту стверджують, що доступ до веб-даних у реальному часі є необхідним для підвищення довіри до результатів роботи ШІ.

Провал традиційного пошуку та розрив у RAG

Навіть із появою технології Retrieval-Augmented Generation (RAG), багато організацій стикаються з труднощами у забезпеченні надійних результатів. Один лише масштабний пошук не гарантує високої якості інтелектуального аналізу. Щоб RAG ефективно працював у робочому середовищі, дані мають бути «готовими для ШІ» (AI-ready) — тобто точними, структурованими та контекстуалізованими.

Ставки у вирішенні цієї проблеми надзвичайно високі. За даними Gartner, очікується, що до кінця року 60% проєктів у сфері ШІ, яким бракує готових для ШІ даних, будуть закриті. Проблема полягає не лише у пошуку даних, а й у затримці під час їх отримання та технічній складності навігації у веб-просторі, який ніколи не створювався для автоматизованого пошуку.

Побудова інфраструктурного рівня: імітація поведінки людини

Наступний етап еволюції ШІ полягає у створенні спеціалізованого рівня інфраструктури веб-даних, розробленого для навігації мільйонами доменів і мільярдами нових URL-адрес, що створюються щотижня. Цей рівень має долати значні технічні бар'єри, зокрема сайти з великою кількістю JavaScript та агресивне програмне забезпечення для захисту від ботів.

Для досягнення цього нові інфраструктурні платформи відходять від традиційного скрейпінгу (scraping) на користь систем, що емулюють поведінку людини під час перегляду вебсторінок. Це передбачає імітацію тисяч параметрів, включаючи IP-адреси та географічне розташування, щоб взаємодіяти з вебсайтами саме так, як це робив би реальний користувач. Така можливість дозволяє збирати дані у величезних масштабах (потенційно до 80 мільярдів взаємодій на день), перетворюючи сирий неструктурований код на придатні для використання структуровані потоки даних.

Дотримання нормативних вимог та масштабування

У міру розширення цього інфраструктурного рівня необхідно балансувати між величезним масштабом і суворим управлінням даними. Здатність отримувати дані з наднизькою затримкою має співіснувати з суворим дотриманням глобальних стандартів конфіденційності, таких як GDPR та CCPA. Мета полягає в тому, щоб створити безперервний міст між величезним неструктурованим «всесвітом» вебу та структурованими потребами корпоративних моделей ШІ в режимі реального часу.

Основні висновки

• Свіжість даних є критично важливою: Статичних даних для навчання вже недостатньо; веб-дані в реальному часі є необхідними для запобігання галюцинаціям ШІ та підтримки актуальності для бізнесу.
• Вимога «готовності для ШІ»: Без структурованих і контекстуалізованих даних 60% проєктів ШІ ризикують зазнати невдачі, що підкреслює важливість переходу від простого масштабного пошуку до складніших методів.
• Імітація людської взаємодії: Нова інфраструктура вирішує проблеми доступу шляхом емуляції складних параметрів перегляду, характерних для людини, щоб обходити засоби захисту від ботів і масштабно збирати дані з сайтів, насичених JavaScript.