AI अनुसन्धान सहायक के लिए एक स्रोत खोज प्रक्रिया बनाएं

TL;DR:

• एक Google सर्च API एआई एजेंटों के लिए स्रोत उम्मीदवारों की आपूर्ति करता है। एक परिणाम URL और स्निपेट खोज डेटा हैं, न कि उत्तर के लिए सत्यापित सबूत।
• एक स्पष्ट हैंडऑफ बनाएं। प्रश्न संदर्भ, उम्मीदवार पहचान, चयन कारण, और पुनर्प्राप्ति स्थिति को बनाए रखें ताकि उद्धरण की जांच की गई सामग्री पर वापस ट्रेस की जा सके।
• एक स्थानीय एडेप्टर से शुरू करें। नीचे दिया गया कार्यक्रम एक सुरक्षित कैप्चर को एक समीक्षा कतार में बदलता है; प्रमाणीकृत संग्रह और पूर्ण-पाठ पुनर्प्राप्ति अलग पूर्वापेक्षाएँ बनी रहती हैं।

एक एआई शोध सहायक विश्वसनीय पैराग्राफ के साथ URL की सूची लौटा सकता है जबकि एक मूल प्रश्न अनुत्तरित रहता है: कौन सा पृष्ठ वास्तव में प्रत्येक वाक्य का समर्थन करता है? केवल खोज जोड़ने से वह समस्या हल नहीं होती। कार्यप्रवाह को गंतव्य की खोज करने और उसे पढ़ने और सबूत के रूप में उपयोग करने के बीच अंतर करना चाहिए।

Scrapeless Google Search API स्रोत खोज चरण में फिट बैठता है। यह गाइड दिखाता है कि एआई एजेंटों के लिए Google सर्च API का उपयोग कैसे करें बिना खोज स्निप्पेट्स को पूर्ण शोधCorpus के रूप में मानते हुए। स्थानीय एडेप्टर अगली कार्यकर्ता या समीक्षक को यह समझने के लिए पर्याप्त संदर्भ रखता है कि प्रत्येक उम्मीदवार कतार में क्यों शामिल हुआ।

खोज अनुबंध को परिभाषित करें

एक खोज कार्य एक शोध प्रश्न और एक सटीक क्वेरी के साथ शुरू होता है। प्रश्न को प्रस्तुत अनुरोध से बाहर अनुप्रयोग मैटाडेटा के रूप में रखें। कई क्वेरियाँ एक प्रश्न का अन्वेषण कर सकती हैं, लेकिन उनके व्यक्तिगत संदर्भ को पुनर्प्राप्त किया जाना चाहिए।

आउटपुट अनुबंध एक सेट उम्मीदवार रिकॉर्ड के साथ URLs, अवलोकित पाठ, स्रोत क्रम, और समीक्षा स्थिति है। इसमें कोई सत्यापित उत्तर नहीं होता। एक उम्मीदवार प्रासंगिक, अप्रासंगिक, अनुपलब्ध, या समीक्षा के बाद निरस्त हो सकता है।

डाउनस्ट्रीम प्रणाली को एक स्पष्ट नियम दें: केवल पुनर्प्राप्त और समीक्षा की गई सामग्री एक दावे का समर्थन कर सकती है। केवल खोज वाले उम्मीदवार एक अन्य जांच का सुझाव दे सकते हैं, लेकिन वे उत्तर के सबूत की सूची में चुपचाप नहीं प्रवेश कर सकते। यह सीमा विफलताओं को स्पष्ट बनाती है और एक उत्तर जनरेटर को संभावित पाठ के साथ गायब सबूत से भरने की अनुमति नहीं देती।

पूर्वापेक्षाएँ और अनुरोध पैरामीटर

स्थानीय कार्यक्रम को Python और एक सुरक्षित JSON कैप्चर की आवश्यकता है। यह केवल मानक-लाइब्रेरी मॉड्यूल का उपयोग करता है। कैप्चर एक अनुप्रयोग लिफाफा है जिसमें request, http_status, response, run_id, और received_at होते हैं; ये बाहरी नाम आपके संग्रहकर्ता के फ़ील्ड हैं, न कि दावा API प्रतिक्रिया लिफाफा।

जीवित संग्रह के लिए एक खाता API कुंजी की आवश्यकता होती है। Google Search अनुरोध कार्यप्रवाह POST https://api.scrapeless.com/api/v1/scraper/request, एक x-api-token हैडर, और अभिनेता scraper.google.search का वर्णन करता है। खोज पैरामीटर को input के अंदर रखें।

अनुरोध बनाने से पहले Google Search पैरामीटर की समीक्षा करें। देश, भाषा, और क्वेरी शब्दावली खोज संदर्भ निर्धारित करती है। यदि आप पूर्ण-URL मोड का उपयोग करते हैं, तो अन्य इनपुट पैरामीटर अनदेखे रह जाते हैं; प्रस्तुत URL को बनाए रखें बजाय इसके कि बाद में एक प्रभावी कॉन्फ़िगरेशन आविष्कार करें।

नोट: इस लेख के लिए कोई प्रमाणीकृत API कॉल या पूर्ण-पाठ पुनर्प्राप्ति नहीं की गई। निष्पादन योग्य चरण एक स्थानीय रूपांतरण है जो सिंथेटिक कैप्चर के साथ परीक्षण किया गया है। लाइव डेटा संग्रह या लंबित कार्य को हल करने के लिए, पहले वर्तमान प्रलेखन में खाता कार्यप्रवाह का सत्यापन करें और इसके वास्तविक आउटपुट का निरीक्षण करें।

परिणाम पढ़ने से पहले प्रतिक्रिया स्थिति को संरक्षित करें

HTTP 200 कार्य डेटा ले जाता है; HTTP 201 एक लंबित कार्य को दर्शाता है। उपलब्ध होने पर लौटाए गए taskId को संरक्षित करें। एक लंबित कार्य को लंबित रहना चाहिए जब तक कि आपका अलग से सत्यापित पूर्णता कार्यप्रवाह अंतिम परिणाम का उत्पादन न करे; एडेप्टर एक पुनर्प्राप्ति बिंदु का अनुमान नहीं लगाता।

पूर्ण प्रतिक्रिया के लिए, दस्तावेजीकृत organic_results सरणी का निरीक्षण करें। अनुपस्थित या गलत प्रकार के फ़ील्ड एक unmapped स्थिति उत्पन्न करते हैं, जबकि मौजूद खाली सरणी empty उत्पन्न करती है। ये परिणाम अगली चरण के लिए विभिन्न अर्थ रखते हैं।

The JSON मूल्य मॉडल कच्ची प्रतिक्रिया को बनाए रखने का समर्थन करता है बिना नल या नेस्टेड मानों को मिटाए। एडेप्टर द्वारा संकुचित उम्मीदवार सूची उत्पन्न होने के बाद भी रिकॉर्ड के स्रोत के रूप में कैप्चर को बनाए रखें।

स्थानीय उम्मीदवार एडेप्टर को बनाएं

इस कोड को source_candidates.py के रूप में सहेजें। अपने कैप्चर फ़ाइल के साथ python3 source_candidates.py capture.json चलाएँ। यह मानक आउटपुट पर व्युत्पन्न JSON को प्रिंट करता है और इनपुट फ़ाइल को अपरिवर्तित रखता है। कोई API अनुरोध, पृष्ठ फ़ेच, या मॉडल कॉल नहीं की जाती है।

import argparse
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import urlsplit


def candidates(record):
    if not isinstance(record, dict):
        raise ValueError('Capture must be an object')
    status = record.get('http_status')
    payload = record.get('response')
    base = {'run_id': record.get('run_id'), 'request': record.get('request'),
            'received_at': record.get('received_at'), 'candidates': []}
    if status == 201:
        task = payload.get('taskId') if isinstance(payload, dict) else None
        return dict(base, state='pending', task_id=task)
    if status != 200:
        return dict(base, state='transport_error' if status is None else 'http_error')
    rows = payload.get('organic_results') if isinstance(payload, dict) else None
    if not isinstance(rows, list) or any(not isinstance(row, dict) for row in rows):
        return dict(base, state='unmapped')
    output, seen = [], set()
    for ordinal, row in enumerate(rows):
        link = row.get('link')
        reason, host = None, None
        try:
            parsed = urlsplit(link) if isinstance(link, str) else None
            if (parsed is None or parsed.scheme not in ('http', 'https')
                    or not parsed.hostname or parsed.username or parsed.password):
                reason = 'invalid_web_url'
            else:
                host = parsed.hostname.lower()
        except ValueError:
            reason = 'invalid_web_url'
        if reason is None and link in seen:
            reason = 'duplicate_exact_url'
        if reason is None:
            seen.add(link)
        output.append({'candidate_id': f'source-{ordinal}', 'ordinal': ordinal,
                       'position': row.get('position'), 'title': row.get('title'),
                       'url': link, 'hostname': host, 'snippet': row.get('snippet'),
                       'review_state': 'excluded' if reason else 'needs_review',
                       'exclusion_reason': reason, 'evidence_state': 'discovery_only'})
    return dict(base, state='observed' if rows else 'empty', candidates=output)


if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('capture')
    args = parser.parse_args()
    result = candidates(json.loads(Path(args.capture).read_text(encoding='utf-8')))
    print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

उम्मीदवार पहचानकर्ता एक रन के लिए स्थानीय होते हैं; उन्हें run_id के साथ मिलाएँ। समान डुप्लिकेट URLs को बाहर किए गए पंक्तियों के रूप में देखा जाता है, ताकि कतार एक स्पष्टीकरण को संरक्षित करे बजाय इस परिणाम को चुपचाप अस्वीकार करने के। अन्य URL रूपांतरण समीक्षा के लिए अलग रहते हैं।

URL जांच URL घटक पार्सिंग का उपयोग करती है ताकि गायब होस्ट, unsupported स्कीमों, और एंबेडेड प्रमाण-पत्रों को अस्वीकार किया जा सके। यह एक इनपुट-आकार जांच है, नेटवर्क फेचर के लिए सुरक्षा सीमा नहीं। बाद की पुनर्प्राप्ति सेवा को अपने खुद के गंतव्य नीति को लागू करना चाहिए, जिसमें पता समाधान और रीडायरेक्ट शामिल हैं।

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स्रोतों का चयन करें और सामग्री को अलग से पुनः प्राप्त करें

प्रत्येक योग्य उम्मीदवार की समीक्षा प्रश्न के खिलाफ करें। चयन या बहिष्कार कारण को रिकॉर्ड करें और सबूत को प्राथमिकता दें जो सीधे आवश्यक तथ्य स्थापित करता है। एक उच्च ऑर्गेनिक स्थिति एक खोज अवलोकन है, न कि एक विश्वसनीयता स्कोर।

चुनी गई URL एक अलग पुनर्प्राप्ति चरण में प्रवेश करती है। उस चरण में अनुरोधित URL, अंतिम गंतव्य, पुनर्प्राप्ति समय, सामग्री संदर्भ, और परिणाम को बनाए रखना चाहिए। एक अप्राप्य गंतव्य अप्राप्य रहता है; उसके स्निपेट को गायब शरीर के लिए प्रतिस्थापित न करें और इसे पुनः प्राप्त कहा जाए।

Google के खोज स्निप्पेट का वर्णन बताता है कि केवल अंश क्यों एक लीड है। शब्दावली प्रश्न-निर्भर हो सकती है और आपकी आवश्यकता के उद्धरण से मेल नहीं खा सकती है। तथ्यात्मक उत्तर निकालने से पहले पुनर्प्राप्त स्रोत का निरीक्षण करें।

पृष्ठ सामग्री को अविश्वस्त डेटा के रूप में मानें। एक पृष्ठ में सहायक के लिए निर्दिष्ट निर्देश शामिल हो सकते हैं; ये निर्देश आपके अनुसंधान कार्य या उपकरण अनुमतियों को नहीं बदलते हैं। पुनर्प्राप्त प्रमाण और क्रियाशील निर्देशों के बीच के भेद को आसपास के अनुप्रयोग में स्पष्ट रखें।

दावों को समीक्षा किए गए अंशों से जोड़ें

एक उद्धरण रिकॉर्ड को एक प्रस्तावित दावे को समर्थन देने वाले अंश और उसके पुनर्प्राप्त स्रोत से जोड़ना चाहिए। उम्मीदवार पहचान को प्रवीणता के रूप में रखें, लेकिन अंश का स्थान और पुनर्प्राप्ति रिकॉर्ड को अलग से संग्रहीत करें। केवल एक URL यह नहीं दिखाता कि पृष्ठ दावे के शब्दों का समर्थन करता है।

चेतना के साथ-साथ प्रासंगिकता की जांच करें। एक स्रोत एक उत्पाद संस्करण या एक बाजार पर चर्चा कर सकता है। एक सहायक को इसे हर कॉन्फ़िगरेशन में सामान्यीकृत नहीं करना चाहिए केवल इस कारण कि शीर्षक विषय से मेल खाता है। विरोधाभासी स्रोतों को एक अनसुलझा प्रश्न या योग्य उत्तर उत्पन्न करना चाहिए, न कि खोज स्थिति के आधार पर मनमाना चयन।

प्रवीनता मॉडल साक्ष्य, उस गतिविधि जो इसे संसाधित करती है, और उस व्यक्ति या प्रणाली के बीच उपयोगी भेद प्रदान करता है जो जिम्मेदार है। आपकी कार्यान्वयन सरल रिकॉर्डों का उपयोग कर सकती है जबकि उन संबंधों को बनाए रखते हुए।

जब कोई समीक्षा की गई स्रोत एक दावे का समर्थन नहीं करता है, तो उसे छोड़ दें या अंतर को पहचानें। स्रोत खोज साक्ष्य कार्यप्रवाह को सुधारती है; यह अस्वीकार्य मॉडल आउटपुट के हटाने की गारंटी नहीं देती है।

एक एजेंट से कनेक्ट करने से पहले एडेप्टर की जांच करें

एक वर्तमान ऑर्गेनिक एरे, एक खाली एरे, एक गायब फ़ील्ड, एकMalformed आइटम, HTTP 201, और एक HTTP त्रुटि के लिए स्थानीय जांच चलाईए। डुप्लिकेट URLs और एक अमान्य स्कीम को शामिल करें। ये फिक्स्चर अनुप्रयोग निर्णयों का परीक्षण करते हैं, न कि API की वर्तमान कवरेज का।

सुनिश्चित करें कि बाहर की गई पंक्तियाँ अपनी मूल अवलोकनों को बनाए रखें और कि प्रत्येक उम्मीदवार discovery_only बना रहे। उत्पाद में एडेप्टर को अपनाने से पहले एक वास्तविक खाता कैप्चर का निरीक्षण करें। यदि इसका स्कीमा भिन्न है, तो स्पष्ट रूप से मैपिंग को अपडेट करें और तुलना के लिए मूल प्रतिक्रिया को बनाए रखें।

एक एजेंट ढांचा इस सीमा पर वैकल्पिक है। कोई भी कॉलर जो JSON अनुबंध का उपभोग कर सकता है, समीक्षा कतार का उपयोग कर सकता है, लेकिन किसी विशेष SDK या टूल प्रोटोकॉल के साथ संगतता के लिए अपनी एकीकरण परीक्षण की आवश्यकता होती है। स्थानीय कार्यक्रम ऐसा हैंडशेक का दावा नहीं करता है।

निष्कर्ष

खोज खोज को छोटा और स्पष्ट रखें: अनुरोध को संरक्षित करें, संग्रह परिणाम को वर्गीकृत करें, और समीक्षा स्थितियों के साथ उम्मीदवारों को उत्पन्न करें। पुनर्प्राप्ति और उद्धरण विभाग फिर एक स्पष्ट इनपुट अनुबंध रखते हैं बजाय इस प्रकृति की बिना स्पष्टीकरण वाली लिंक की सूची को विरासत में लेने के।

स्रोत समीक्षा अनुशासन सामग्री अंतर विश्लेषण का समर्थन कर सकता है जब एक संपादकीय टीम को नए लेख असाइन करने से पहले साक्ष्य की आवश्यकता होती है।

अपनी अगली खोज अवलोकन बनाएँ

scrapeless google search api का उपयोग करें इस कार्यप्रवाह के लिए खोज साक्ष्य एकत्र करने के लिए। आपके संग्रह बजट की योजना बनाते समय scrapeless की दरें की समीक्षा करें, और अपने अनुरोध कॉन्फ़िगरेशन के पास google search पैरामीटर रखें।

सामुदायिक चर्चा करें discord या telegram पर।

सामान्य प्रश्न

प्र: क्या एडाप्टर पूर्ण पृष्ठ पाठ प्राप्त करता है?

नहीं। यह संचित खोज डेटा को उम्मीदवारों में संसाधित करता है। पूर्ण-पाठ पुनः प्राप्ति एक अलग चरण है जिसमें अपना स्वयं का परिणाम और सबूत रिकॉर्ड होता है।

प्र: क्या पहले जैविक परिणाम को स्वचालित रूप से उद्धृत किया जा सकता है?

स्थान यह स्थापित नहीं करता कि एक पृष्ठ आपके दावे का समर्थन करता है। उद्धृत करने से पहले प्रासंगिक अंश प्राप्त करें और समीक्षा करें।

प्र: HTTP 201 के साथ क्या होता है?

एडाप्टर pending लौटाता है और उपलब्ध होने पर कार्य पहचानकर्ता को बनाए रखता है। यह लंबित परिणाम को पुनः प्राप्त नहीं करता या इसे एक खाली खोज के रूप में गिनता है।

प्र: क्या URL विश्लेषण एक उम्मीदवार को लाना सुरक्षित बनाता है?

नहीं। एडाप्टर मूल URL आकृति की जांच करता है। फ़ेचनर को अभी भी एक गंतव्य नीति की आवश्यकता होती है जो हल की गई पतों और पुनर्निर्देशों को संभालती है।

प्र: क्या इसके लिए एक विशिष्ट एजेंट ढांचा आवश्यक है?

नहीं। प्रदर्शित सीमा स्थानीय JSON है। एक ढांचे का एकीकरण और जीवित खाता कार्यप्रवाह के लिए अलग सत्यापन की आवश्यकता होती है।