2026年2月21日技术
AI 数据管线中的动态代理：结合分析与技术实现
大模型训练、RAG 知识库与实时数据注入都依赖大规模、多地域的网页与 API 数据。采集过程中，站点风控与反爬会识别高频、同 IP 的自动化流量，导致封禁与失败率上升。动态代理（按请求或按会话轮换 IP）能在不牺牲规模的前提下，显著提高成功率和可观测性。本文先做结合分析（为什么 AI 需要动态代理），再给出一套技术实现（架构与 Python 示例），便于在现有 AI 数据管线中接入动态代理。
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第 1–2 篇，共 2 篇
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