前言
在 AI 蓬勃发展的当下,大规模优质数据是训练精准且强大 AI 模型的关键要素。然而,开发者在数据采集环节举步维艰,面临着诸如数据来源零散、采集效率欠佳、反爬虫机制阻碍重重等困境。
网页抓取 API、网页解锁器 API、抓取浏览器、抓取函数、搜索引擎爬虫等功能一应俱全,无论是常规网页数据提取,还是攻克复杂的反爬虫
摘要
本研究旨在解决医疗人工智能(AI)在临床落地中面临的核心挑战:如何在严格合规与数据安全的前提下,构建可信赖、可审计、可灵活扩展的智能诊疗辅助系统。传统的单体式AI应用存在“黑盒”风险、难以审计、能力扩展与合规迭代耦合等问题。为此,本文提出并详细论述了一种基于新兴的模型上下文协议的**“可插拔式临床AI工具链”**架构。该架构将复杂的医疗AI系统解构为三个层次:Host(智能体)、MCP S