在人工智能領域，確保機器學習模型訪問準確、實時的數據對於可靠的結果至關重要。本文闡述了將IPFLY的綜合代理服務集成到Google Vertex AI管道中以構建強大的數據採集管道。通過利用IPFLY廣泛的IP資源庫——包括靜態住宅代理、動態住宅代理和數據中心代理——組織可以安全地檢索Web數據，將大型語言模型（LLM）與過時或捏造的信息聯繫起來。本教程專爲25分鐘的參與而設計，探討了Vertex AI管道、通過檢索增強生成（RAG）進行外部數據集成的必要性，以及IPFLY代理相對於傳統方法的優勢，提供卓越的匿名性、覆蓋190多個國家的全球範圍以及企業規模運營的無限併發。
主要目標包括：
理解頂點AI管道的功能。
掌握數據檢索IPFLY代理的合併。
構建爲事實覈查或市場分析量身定製的數據採集管道。
要啓動，請建立一個IPFLY帳戶來利用這些高級代理功能，確保跨境數據採集的高成功率和合規性。
什麼是Vertex AI管道？
頂點人工智能管道構成了谷歌雲內的託管服務，促進了全面機器學習工作流程的自動化、編排和複製。它將複雜的流程分解爲可追溯和版本控制的模塊化組件，在無服務器框架中運行以簡化機器學習操作（MLOps）。這種架構支持高效擴展，特別是當與IPFLY的代理網絡等外部數據源集成時，該網絡爲搜索引擎優化、市場研究和廣告驗證等場景中的無縫高速數據流提供了超過9000萬的IP。
構建數據收集管道：爲什麼以及如何
大型語言模型擁有靜態知識庫，使它們在無法訪問當前網絡信息的情況下容易受到不準確的影響。檢索增強生成（RAG）通過在響應制定之前合併最新的外部數據來緩解這種情況，提高事實檢查等應用程序的準確性。
雖然存在某些用於數據接地的內置工具，但它們通常缺乏可擴展性、定製性和對來源的強大控制。IPFLY的代理提供了一個卓越的解決方案，支持具有高度匿名性和穩定性的程序化網絡訪問。IPFLY從真實的最終用戶設備中進行嚴格的IP選擇，確保不可重複使用的安全連接符合業務需求，如跨國電商或社交媒體營銷。
此處概述的數據採集管道包括三個階段：
1.查詢提取：LLM識別關鍵聲明並制定可搜索的查詢。
2.網絡數據檢索： IPFLY代理有助於安全獲取實時內容。
3.Data驗證：LLM處理檢索到的數據以生成驗證的輸出。
這種方法論擴展到各種應用程序，包括趨勢分析、內容摘要和自動化測試，並得到IPFLY 99.9%正常運行時間和毫秒級響應的支持。
如何將IPFLY代理集成到Vertex AI管道中
先決條件
一個活躍的Google Cloud Console帳戶。
具有配置代理憑據的IPFLY帳戶（建議管理訪問以進行最佳設置）。
步驟#1：創建和配置新的Google Cloud項目
建立一個名爲“IPFLY Data Collection Pipeline”的項目，其標識符例如ipfly-管道。記錄項目編號和ID。激活基本API，包括：
頂點AI API。
筆記本API。可選擇啓用補充API以增強功能，例如雲資源管理器或雲存儲。
步驟#2：設置雲存儲桶
生成一個唯一命名的存儲桶，例如，ipfly-pipeline-artifacts，選擇像“我們”這樣的多區域配置以確保可訪問性。將存儲管理員角色分配給項目的計算引擎服務號（[project-number]@developer.gserviceaccount.com），以避免執行期間的授權問題。存儲桶URI可能類似於gs：//ipfly-pipeline-artifacts。
步驟#3：配置IAM權限
轉到IAM&Admin部分。在Compute Engine默認服務號上授予以下角色：
服務帳戶用戶。
頂點人工智能用戶。此配置授權管道的創建和操作。
步驟#4：設置Vertex AI Workbench
導航到Google Cloud Console中的Vertex AI Workbench。使用標準規格實例化一個新環境（例如，n1-標準-4機器類型，JupyterLab 3）。啓動JupyterLab並啓動Python 3筆記本。開發完全在雲中進行，消除了本地需求。
步驟#5：安裝和初始化所需的Python庫
執行必要包的安裝：
!pip install kfp google-cloud-aiplatform google-generativeai requests --quiet --upgrade初始化Vertex AI SDK：
import kfpfrom kfp.dsl import component, pipeline, Input, Output, Artifactfrom kfp import compilerfrom google.cloud import aiplatformfrom typing import ListPROJECT_ID = "<YOUR_GC_PROJECT_ID>"REGION = "<YOUR_REGION>" # e.g., "us-central1"BUCKET_URI = "<YOUR_BUCKET_URI>" # e.g., "gs://ipfly-pipeline-artifacts"aiplatform.init(project=PROJECT_ID, location=REGION, staging_bucket=BUCKET_URI)步驟#6：定義查詢提取組件
使用Double從輸入文本中派生可搜索的查詢：
@component( base_image="python:3.10", packages_to_install=["google-generativeai"],)def extract_queries( input_text: str, project: str, location: str,) -> List[str]: import google.generativeai as genai import json genai.configure(api_key="<YOUR_GEMINI_API_KEY>") # Use secure key management in production model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash') # Updated model reference prompt = f""" As a data analyst, review the text and extract a list of precise search queries for verifying key claims. Output only a Python list of strings. Example: Input: "The Great Wall of China is visible from space and was built in the 7th century BC." Output: ["is the great wall of china visible from space", "when was the great wall of china built"] Text: "{input_text}" """ response = model.generate_content(prompt) query_list: List[str] = json.loads(response.text.strip()) return query_list這利用了一個快速的模型來提高效率。
步驟#7：創建IPFLY代理驅動的Web數據檢索組件
利用IPFLY代理獲取內容：
@component( base_image="python:3.10", packages_to_install=["requests"],)def fetch_web_data( queries: List[str], ipfly_proxy_host: str, ipfly_proxy_port: str, ipfly_username: str, ipfly_password: str, output_file: Output[Artifact],): import requests import json proxies = { 'http': f'http://{ipfly_username}:{ipfly_password}@{ipfly_proxy_host}:{ipfly_proxy_port}', 'https': f'http://{ipfly_username}:{ipfly_password}@{ipfly_proxy_host}:{ipfly_proxy_port}' } results = [] for query in queries: url = f"https://www.google.com/search?q={query.replace(' ', '+')}" try: response = requests.get(url, proxies=proxies, timeout=10) results.append({"query": query, "content": response.text}) # Parse as needed for production except Exception as e: results.append({"query": query, "error": str(e)}) with open(output_file.path, "w") as f: json.dump(results, f)該組件使用IPFLY的動態住宅代理來輪換和繞過限制，確保匿名、穩定的檢索。
步驟#8：實現數據驗證組件
處理數據以進行驗證：
@component( base_image="python:3.10", packages_to_install=["google-generativeai"],)def validate_with_web_data( input_text: str, web_data_file: Input[Artifact], project: str, location: str,) -> str: import google.generativeai as genai import json with open(web_data_file.path, "r") as f: web_data = json.load(f) genai.configure(api_key="<YOUR_GEMINI_API_KEY>") model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-pro') prompt = f""" Validate the original text using the provided web data in JSON format. Produce a Markdown report highlighting accuracies and discrepancies. [Original Text] "{input_text}" [Web Data] "{json.dumps(web_data)}" """ response = model.generate_content(prompt) return response.text選擇更高級的模型進行復雜的分析。
步驟#9：定義和編譯管道
互連組件：
@pipeline( name="ipfly-data-collection-pipeline", description="Retrieves web data via IPFLY proxies for validation.")def data_collection_pipeline( input_text: str, ipfly_proxy_host: str, ipfly_proxy_port: str, ipfly_username: str, ipfly_password: str, project: str = PROJECT_ID, location: str = REGION,): step1 = extract_queries(input_text=input_text, project=project, location=location) step2 = fetch_web_data( queries=step1.output, ipfly_proxy_host=ipfly_proxy_host, ipfly_proxy_port=ipfly_proxy_port, ipfly_username=ipfly_username, ipfly_password=ipfly_password ) step3 = validate_with_web_data( input_text=input_text, web_data_file=step2.outputs["output_file"], project=project, location=location )compiler.Compiler().compile( pipeline_func=data_collection_pipeline, package_path="data_collection_pipeline.json")步驟#10：運行管道
示例輸入：
“東京是使用歐元作爲貨幣的日本的首都。”
TEXT_TO_VALIDATE = """Tokyo is the capital of Japan, which uses the euro as its currency."""IPFLY_PROXY_HOST = "<YOUR_IPFLY_HOST>"IPFLY_PROXY_PORT = "<YOUR_IPFLY_PORT>"IPFLY_USERNAME = "<YOUR_IPFLY_USERNAME>"IPFLY_PASSWORD = "<YOUR_IPFLY_PASSWORD>"job = aiplatform.PipelineJob( display_name="data-collection-pipeline-run", template_path="data_collection_pipeline.json", pipeline_root=BUCKET_URI, parameter_values={ "input_text": TEXT_TO_VALIDATE, "ipfly_proxy_host": IPFLY_PROXY_HOST, "ipfly_proxy_port": IPFLY_PROXY_PORT, "ipfly_username": IPFLY_USERNAME, "ipfly_password": IPFLY_PASSWORD })job.run()對於生產，採用安全的祕密管理，而不是直接包含憑據。
步驟#11：監控管道執行
通過以下方式觀察進展：
https://console.cloud.google.com/vertex-ai/pipelines?project={PROJECT_ID}檢查組件狀態、日誌和工件。
步驟#12：探索輸出
提取的查詢：例如，“日本的首都是什麼”、“日本使用什麼貨幣”。
檢索到的數據：包含Web內容的存儲桶中的JSON工件。
驗證報告：Markdown輸出識別正確（東京作爲資本）和不正確（日元，而不是歐元）元素。
本次博覽會展示了IPFLY代理在頂點人工智能中的有效集成，以打造可靠的數據採集管道。通過利用IPFLY安全、廣泛的代理生態系統，企業可以在人工智能工作流程中獲得無與倫比的數據完整性和效率。IPFLY對高併發、全球知識產權輪換的支持爲數據抓取、金融服務等領域的高級應用程序提供了支持。我們鼓勵探索IPFLY的產品，通過優質的網絡數據解決方案提升您的人工智能基礎設施。
