Apache Airflow, Apache Spark 및 Bright Data의 Web Unlocker API를 사용하여 엔드투엔드 리드 생성 파이프라인을 구축하는 단계별 가이드.

이 가이드는 Bright Data를 AutoGPT에 통합하여 AI 에이전트에 실시간 웹 액세스 및 스크래핑 기능을 제공하는 방법을 안내합니다.

무료 오픈소스 도구인 GEO/AEO Tracker가 Bright Data의 LLM 스크레이퍼를 활용하여 6개 AI 플랫폼 전반에서 브랜드 가시성을 모니터링하는 방법을 알아보세요.

AI 팀이 업무에 적합한 도구를 선택할 수 있도록, 비용, 속도 제한, 커버리지 및 접근성 측면에서 Bright Data와 Exa를 직접 비교한 내용입니다.

LLM 파이프라인에 부적합한 웹 데이터 도구를 선택하면 대규모 환경에서 성능이 급격히 저하될 수 있습니다. 적절한 작업에 적합한 도구를 선택하는 방법은 다음과 같습니다.

이 튜토리얼은 약 15분 만에 AI 에이전트에 실시간 웹 접근 기능을 제공하기 위해 Nanobot을 Bright Data MCP 서버와 연동하는 방법을 보여줍니다.

이 가이드는 Bright Data의 Web MCP를 Google의 Vertex AI Agent Builder에 연결하여 실시간 웹 접근이 가능한 시장 조사 AI 에이전트를 만드는 방법을 안내합니다. Cloud Console UI만 사용합니다.

이 튜토리얼은 AI 훈련 파이프라인을 위해 Python, Playwright, yt-dlp를 사용하여 빌리빌리 동영상 데이터를 스크래핑하고 동영상 파일을 다운로드하는 방법을 보여줍니다.

이 가이드는 Google ADK와 Vertex AI를 사용하여 설정부터 다중 모달 검색 및 정확한 답변 생성에 이르기까지, 생산 환경에 바로 적용 가능한 RAG 에이전트 구축을 다룹니다.

AI 또는 Python을 활용해 헤드라인, 작성자 등을 추출하는 뉴스 스크레이퍼를 구축하거나, 스크레이퍼 API 또는 데이터셋으로 프로세스를 간소화하세요.

Google AI 개요(Overview)가 무엇인지, 프로그래밍 방식으로 이를 스크래핑하는 방법, 신뢰할 수 있는 결과를 얻는 팁 및 일반적인 문제 해결 방법을 알아보세요.

코딩이나 기술적 설정 없이 Bright Data와 Lindy AI 에이전트를 활용하여 경쟁사 조사, 리드 강화, 시장 모니터링을 효율화하는 방법을 알아보세요.