数眼智能：大模型的 “数据管家”，从技术解析到 Dify 实操教学，解锁智能数据获取新方式-洪萨配资

在大模型时代，“数据荒” 成为制约 AI 能力释放的关键 —— 传统爬虫面对 React/Vue 动态网页束手无策，人工筛选信息效率低下，实时结构化数据获取更是难上加难。而海南数眼智能（DataEyes）凭借 “视觉 + 代码” 双模态技术，不仅解决了这些痛点，更打造了从数据提取到分析的全链路工具矩阵。本文不仅会拆解数眼智能的核心竞争力，还会带来零基础实操教学：教你在 Dify 平台接入数眼智能网页阅读能力，让大模型轻松 “读网页、获新知”。

一、数眼智能：不止是数据工具，更是大模型的 “火眼金睛”

数眼智能是海南自贸港崛起的 AI 数据服务企业，核心定位是 “大模型数据基建提供商”。它通过独创技术打破传统数据获取的局限，为 AI 提供 “精准、实时、结构化” 的信息燃料，目前已完成数百万元种子轮融资，业务覆盖网页解析、AI 数据集、BI 分析三大核心领域。

1. 核心技术：“视觉 + 代码” 双模态，破解动态网页难题

传统网页抓取依赖解析源代码，面对 SPA 单页面应用、无限滚动页面时，准确率常低于 60%；而数眼智能的双模态引擎，模拟人类 “看网页” 的逻辑，实现了质的突破：

第一步：视觉分析：用 GPU 集群对网页 “截图” 深度识别，精准区分正文、标题等核心区块，过滤广告、导航栏等干扰元素，视觉标注准确率≥98%；
第二步：代码协同：结合动态 DOM 树语义重建，将视觉识别结果转化为结构化数据，支持输出 Markdown 格式；
性能优势：平均响应 < 800ms（比行业快 1/3），解析成功率 99.5%，支持 1000 + 并发请求，错误率 < 0.01%，轻松应对高负载场景。

2. 核心产品矩阵：覆盖从 “数据获取” 到 “价值分析”

数眼智能的产品不只是 “工具”，更是适配不同需求的解决方案：

网页解析工具：输入 URL 即可提取结构化文本，支持 15 + 网页类型，已上架 Dify、Coze 等平台，开发者享 500 次免费 API 调用，零门槛集成到 AI 智能体；
AI 数据集服务：提供垂直行业多模态训练数据（如动态行为识别、时空结构化数据），依托半自动标注平台，快速响应定制需求，加速 AI 模型训练；
BI 数据分析平台：打通买量、变现、归因数据，内置 AI 预估模型（ROI/ARPU/LTV 预估准确率 99%）和预算分配模型，助力游戏、电商等行业精细化运营。

二、实操教学：3 步在 Dify 接入数眼智能，让 DeepSeek V3.2 学会 “读网页”

Dify 是主流的 LLM 应用开发平台，通过可视化工作流，能快速搭建具备联网能力的 AI 助手。下面以 “让 DeepSeek V3.2 读取网页信息” 为例，手把手教你接入数眼智能网页阅读工具。

前置准备：2 个核心条件

账号与密钥：
- 注册数眼智能账号（https://shuyanai.com/?id=19），在 “API 管理” 获取 API Key（500 次免费调用额度）；
- 注册 Dify 账号（https://dify.ai/），创建一个 “Chatflow” 模式应用（用于搭建工作流）。
模型选择：在 Dify 应用中，选择 “DeepSeek Chat” 模型（提供商：langgenius/deepseek），温度设为 0.7（平衡准确与灵活）。

步骤 1：配置 “搜索 - 提取” 工作流节点

进入 Dify 应用的 “工作流” 编辑页，按以下顺序添加节点，实现 “搜索关键词→提取 URL→读取网页” 的闭环：

节点 1：获取当前时间（确保数据实时性）

节点类型：工具→ 选择 “获取当前时间”；
配置：时间格式设为 “YYYY-MM-DD”，时区选 “UTC”，后续用于 AI 判断信息时效性。

节点 2：网页搜索（获取目标 URL）

节点类型：工具→ 选择 “数眼智能网页搜索”（需先在 Dify “插件市场” 安装该插件）；
参数配置：
- “搜索关键词”：绑定 “用户输入”（即用户提问内容）；
- “返回条数”：设为 5（取前 5 个最相关结果）；
- “API Key”：填入数眼智能的 API Key。

节点 3：URL 提取（筛选有效链接）

节点类型：代码处理→ 选择 “Python 代码”，作用是从搜索结果中提取前 5 个 URL：

def main(response): # response为上一节点（搜索节点）的返回结果 results = response[0].get("webPages", []) urls = [] # 提取前5个URL，避免无效链接 for item in results[:5]: url = item.get("url") if url: urls.append(url) return {"urls": urls} # 输出URL数组，供下一节点使用

节点 4：迭代读取网页（批量处理 URL）

节点类型：迭代器→ 选择 “数组迭代”，输入设为 “节点 3 输出的 urls 数组”；
并行设置：启用 “并行处理”，并行数量设为 10（提升效率）；
嵌套节点：在迭代器内添加 “数眼智能网页阅读” 工具，参数 “URL” 绑定 “迭代器当前项”，超时时间设为 10 秒（避免网络延迟）。

节点 5：内容格式化（让 AI 更易理解）

节点类型：模板转换，将读取的网页内容按固定格式整理，便于 DeepSeek 分析：

// 模板内容：给每个网页内容加标记，方便AI引用 (webpage {{ i+1 }} begin) {{ text }} // "text"绑定“网页阅读节点”的输出文本 (webpage {{ i+1 }} end)

步骤 2：配置 DeepSeek 提示词，让 AI 正确引用网页内容

在 “LLM 模型” 节点的 “提示词模板” 中，添加规则，确保 AI 会筛选、引用网页信息：

# 搜索结果参考（当前时间：{{today}}） {{context}} // 绑定“节点5的格式化内容” # 回答规则： 1. 仅用上述搜索结果回答，每个观点需标注来源（如“<a href="网页链接">1</a>”，对应webpage 1）； 2. 过滤与问题无关的内容，列举类答案控制在10点内； 3. 语言与用户提问一致，结构清晰（用标题、列表分隔）。 # 用户问题： {{#sys.query#}}

步骤 3：测试效果：让 AI 读取 “Python 3.12 新特性” 网页

在 Dify 应用 “测试” 页，输入提问：“用数眼智能读取 Python 官方文档中‘Python 3.12 新特性’的内容，总结核心亮点”；
点击发送，系统会自动完成：搜索关键词→提取官方文档 URL→读取内容→DeepSeek 总结；
预期结果：AI 会输出结构化总结，如 “1. 引入 type hints 语法增强...<a href="https://www.python.org/dev/peps/pep-0690/">1</a>”，并标注来源链接。