升级游戏AI:数据收集与检索增强生成 (RAG)的激动人心的实验Infrastructure#rag📝 Blog|分析: 2026年4月18日 14:16•发布: 2026年4月18日 12:00•1分で読める•Zenn LLM分析这是一次使用检索增强生成 (RAG)和网页抓取技术构建专用AI助手的精彩实践探索。作者成功从mobalytics.gg收集了丰富的策略数据,为扩展大语言模型 (LLM)的知识库提供了极具实用性的指南。文章还精彩地突显了数字伦理的重要性,在数据收集过程中展现了对遵守服务条款和robots.txt规则的值得赞赏的承诺。关键要点•使用Python的requests库成功从mobalytics.gg收集了《杀戮尖塔2》的丰富策略数据。•在Reddit遇到了API访问限制,凸显了2026年获取数据源面临的日益严峻的挑战。•由于可能违反商业目的使用条款,主动放弃使用从国内网站抓取的数据,展现了合乎伦理的AI开发实践。引用 / 来源查看原文"这次我尝试增加数据来进行升级。结论是:数据进去了,但是检索增强生成 (RAG)找不到它。"ZZenn LLM2026年4月18日 12:00* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧Claude Opus 4.7 Arrives: A New Flagship Powerhouse for Advanced Inference较新Langfuse vs LangSmith vs Helicone: The Ultimate 2026 Guide to LLM Observability Tools相关分析Infrastructure中国启动全国分布式AI计算网络2025年12月27日 15:32Infrastructure为什么高速铁路可能在美国效果不佳2025年12月28日 21:57Infrastructure介绍 Stargate Norway2026年1月3日 09:36来源: Zenn LLM