使用Bright Data、Gemini AI和Pinecone创建AI就绪向量数据集

这个工作流适合：

构建或微调领域特定LLM的ML工程师和研究人员。
需要干净、结构化内容进行产品训练的AI初创公司。
为企业级AI应用准备知识库的数据团队。
跨细分领域获取动态网络内容的LLM即服务提供商。

这个工作流解决什么问题？

训练大型语言模型（LLM）需要大量干净、相关且结构化的数据。手动收集速度慢、容易出错且缺乏可扩展性。

这个工作流：

自动从指定URL提取网络数据。
使用Bright Data的Web Unlocker绕过反机器人措施。
使用LLM代理格式化、清理和转换原始内容。
将语义可搜索向量存储在Pinecone中。
使数据集AI就绪，用于微调、RAG或领域特定训练。

这个工作流做什么

这个工作流自动化收集、清理和向量化网络内容的过程，以创建结构化、高质量的数据集，这些数据集已准备好用于LLM（大型语言模型）训练或检索增强生成（RAG）。

使用Bright Data Web Unlocker进行网络爬取。
AI信息提取和数据格式化。
AI数据格式化以生成JSON结构化数据。
在Pinecone向量数据库中持久化。
处理结构化数据的Webhook通知。

设置
在Bright Data注册。
导航到代理和抓取，在抓取解决方案下选择Web Unlocker API，创建新的Web Unlocker区域。
在n8n中，在凭据下配置Header Auth账户（通用认证类型：Header Authentication）。

Value字段应设置为Bearer XXXXXXXXXXXXXX。XXXXXXXXXXXXXX应替换为Web Unlocker令牌。
Google Gemini API密钥（或通过Vertex AI或代理访问）。
通过导航到Set LinkedIn URL节点更新LinkedIn URL。
使用用于网络数据提取的URL和Webhook通知URL更新Set Fields – URL and Webhook URL节点。

如何根据您的需求自定义此工作流
设置您的目标URL。目标是高质量、领域特定且与您的LLM目的相关的网站。
调整Bright Data Web Unlocker设置。地理位置、标头/用户代理字符串、重试规则和代理。
修改信息提取逻辑。更改提示以提取特定属性。在提示中使用结构化模板或少量示例。
交换嵌入模型。使用OpenAI、Hugging Face或其他您自己托管的嵌入模型API。
自定义Pinecone元数据字段。在Pinecone中存储额外字段以进行更好的过滤和语义查询。
添加数据验证或去重。跳过重复项或低质量内容。