Formação e formação em IA

Dados da Web para IA, RAG e agentes

Crie conjuntos de dados para treinamento e avaliação de IA ou atualize o conteúdo da web usado por RAG e agentes. Escolha APIs, datasets, feeds recorrentes ou coleta gerenciada.

Escala o seu pipeline de dados de IA Explorar as bases de dados da IA

Recolha conteúdo com referências às fontes para treino, recuperação de informação ou contexto atual de agentes.

Comece com a carga de trabalho

Escolha dados para treinamento, avaliação, RAG ou agentes.

Escolha um caso de uso para ver exemplos de registros e os dados que você pode coletar.

Operação de dados de lote

Construir um corpo que outra equipa possa reproduzir.

Defina a lista de fontes, a janela de captura, as regras de inclusão, o esquema, a normalização, a política de duplicação e a versão do conjunto de dados antes de escalar o volume.

Introduções de pré-formação ou de ajuste fino específicas de domínio
Registros em massa em versão com metadados de origem e captura
Relatório de qualidade e de lacunas em relação às regras de aceitação acordadas

Plan a corpus sample

Fundamentos de dados da IA

Comece com o fornecimento de dados que a sua carga de trabalho precisa.

Escolha um conjunto de dados pronto, um snapshot histórico da web, uma coleção multimodal, uma API de tempo de solicitação ou um programa totalmente operacional.

Formação multimodal

Dados de vídeo para IA

Construa colecções focadas em cenários de vídeos, áudio, transcrições e metadados para modelos de linguagem de vídeo, sistemas multimodal e IA física.

Explore video data

IA FísicaDados de vídeo VLA

Clipes centrados em cenários com ação, ambiente, ponto de vista e contexto de limite temporal.

Pronto e configurável .Pacotes de dados de IA

Avalie as famílias de pacotes por registros de amostra, esquema, histórico, cadência de atualização e entrega.

Pronto para utilizaçãoMarketplace de dados

Explore conjuntos de dados estruturados com fontes, campos, frescura, formato e informações de entrega claras.

Contexto recorrenteFeeds de dados

Manter registos estruturados atualizados através de uma cadência de atualização definida e de um caminho de entrega.

Contexto históricoArquivo da web

Reemplenha de bases de conhecimento e cronogramas de pesquisa a partir de instantâneos de páginas públicas preservadas.

Entrega operadaDados geridos

WebScrapingAPI opera a recolha, extração, controlo da qualidade, manutenção da fonte e entrega.

Desenho de registroImagem, vídeo e áudio

Inspecte o objeto de mídia, renderizes, transcrições, metadados e proveniência que o seu pipeline recebe.

Coleta no momento da solicitaçãoTraz o contexto público da Web ao vivo para o seu próprio canal.

Utilização API de dados Para fontes estruturadas suportadas, planeje um trabalho limitado de várias páginas com API de rastreamento, ou comparar todos os caminhos de acesso voltados para agentes num só lugar.

Explore Agentic Web Access

Dois horizontes de dados

O treinamento e a fixação necessitam de especificações de dados diferentes.

Podem utilizar a mesma base de fonte, mas o momento de coleta, a unidade de registro, o foco na qualidade e a política de mudança não devem ser intercambiáveis.

01 · Controlled snapshot

Training & evaluation corpus

A defined set that can be reproduced, reviewed, versioned, and compared across model or pipeline iterations.

Collection: Fixed capture window or agreed batch.
Record unit: Document or structured observation with a stable key.
Quality focus: Coverage, schema, duplicate handling, parse states, and manifest integrity.
Change policy: A new dataset version is issued when the specification or source snapshot changes.
Downstream: Your team owns labeling, tokenization, training, evaluation, and model behavior unless separately scoped.

02 · Refreshable context

Grounding, RAG & agents

A defined source collection refreshed on an agreed schedule, or a supported page retrieved when the application requests it.

Collection: Scheduled refresh or request-time retrieval.
Record unit: Source-linked content or structured response with capture context.
Quality focus: Freshness, retrieval state, provenance, changed content, and observable gaps.
Change policy: New, changed, unchanged, and unavailable states can be represented in the delivery plan.
Downstream: Your team owns chunking, embeddings, indexing, retrieval logic, citations, and response behavior unless separately scoped.

Fields and sample records

See the fields in a sample record.

“AI-ready” is not a file extension. A useful record specification defines provenance, capture context, schema, versioning, quality states, and known gaps before the data enters a model workflow.

Observed content stays distinct

Keep collected fields separate from normalized, inferred, summarized, or generated values.

Version keys make change visible

Use a stable record key and content checksum to identify updates without hiding the prior state.

Gaps are part of the delivery

Report unavailable, failed, excluded, or needs-review states instead of silently dropping them.

illustrative_record.jsonlschema 1.4

// Synthetic example for specification review
{
  "record_id": "doc:7d3b:20260716",
  "source_url": "https://docs.example.com/deploy",
  "captured_at": "2026-07-16T08:30:00Z",
  "requested_context": {
    "locale": "en-US",
    "market": "global"
  },
  "content_type": "technical_article",
  "title": "Regional inference deployment",
  "content": "Observed page content…",
  "content_hash": "sha256:b81c…8a0e",
  "previous_hash": "sha256:2f10…c143",
  "record_state": "changed",
  "quality_state": "accepted",
  "quality_flags": [],
  "source_review_state": "scoped",
  "use_note_ref": "scope:ai-grounding-pilot",
  "schema_version": "1.4",
  "scope_id": "ai-grounding-pilot"
}

Campo de forma, transformações, formato, retenção e entrega em torno da carga de trabalho.

Identity & provenance

Stable record key, source URL, source class, request context, and capture time.

Observed content

Selected page content or structured public fields, kept distinct from downstream transformation.

Version & state

Schema version, content checksum, prior checksum, and new, changed, unchanged, unavailable, or review state when scoped.

Quality & gaps

Extraction status, required-field checks, duplicate state, exclusions, and failed collection context.

Governance controls

Source scope, review state, retention, access, and intended-use references travel with the delivery so reviewers can trace each record through the workflow.

01Source eligibility

Requested source, access state, and project scope are reviewed before expansion.

Scoped

02Retrieval state

Successful, unavailable, excluded, or failed collection remains observable.

Reported

03Schema conformance

Required fields, types, and format checks follow the agreed record definition.

Checked

04Field fidelity

The acceptance plan defines how sampled records are reconciled with source observations and how discrepancies are classified.

Defined

05Duplicate handling

Stable keys and content hashes support the selected duplicate rules.

Tracked

06Change detection

New and changed content can be distinguished when history is in scope.

Versioned

07Delivery integrity

File, batch, or response delivery is checked against the selected output definition.

Verified

Measurable quality

Measure freshness and gaps—not “AI readiness.”

The quality scorecard changes with the workload. A batch corpus needs reproducibility and manifest integrity; a grounding collection needs observable freshness and change states.

For training & evaluation

Define capture window, source coverage, required-field completeness, source-to-record sample checks, discrepancy states, duplicate policy, parse failures, record counts, and dataset version.

For grounding & retrieval

Define last successful capture, refresh window, changed and unavailable states, provenance coverage, source-to-record sampling, failed retrievals, and late-delivery handling.

Use the scorecard to separate collection quality from model quality: inspect source coverage, freshness, versions, and delivery first, then measure retrieval, citation, and application results in your evaluation suite.

Refresh data without hiding what changed.

When change tracking is part of the specification, each collection can compare a stable record key and content checksum. The result is an explicit state—not an overwritten file with no history.

Snapshot 01First observed version

Source, capture time, content, schema, and checksum establish the baseline.

state: new

Refresh 02Content unchanged

The page remains available and the content checksum matches the prior capture.

state: unchanged

Refresh 03New version observed

The record retains its identity while the changed content receives a new checksum.

state: changed

Refresh 04Source not observed

A missing response is classified as unavailable, excluded, or failed according to the agreed policy.

state: unavailable | excluded | failed

Opções de entrega

Escolha como receber seus dados.

Use uma API na sua aplicação, receba registros recorrentes ou deixe a coleta conosco.

Proxies

Mantenha seus coletores e use nossa rede de proxies.

Use proxies residenciais, de datacenter ou de ISP com os coletores que sua equipe já opera.

RecursoDetalhes

Você recebeAcesso proxy para suas próprias requisições

Nós cuidamos deRede proxy e acesso

Sua parteColeta, extração, armazenamento e análise

Ideal para · Equipes com coletores existentes.

Explore Infraestrutura de proxies

Source governance

Scale AI data with the source context intact.

Bring source access, intended use, data categories, retention, and jurisdiction into the collection plan before volume grows.

01Source eligibility

Select publicly accessible sources, access conditions, geography, and explicit exclusions before scale.

02Data categories

Define the fields and content types needed; minimize personal or sensitive data that the workload does not require.

03Intended use

Keep each delivery aligned to its defined training, evaluation, retrieval, or agent workload.

04Retention & deletion

Set the storage period, access, update, removal, and deletion workflow for the project.

05Observed vs. generated

Keep collected content distinguishable from translation, summarization, inference, labeling, or other generated transformations.

Clear operating split: WebScrapingAPI runs the selected collection and delivery layer. Your team applies the data within its model and application workflow, with any added transformations defined in the project plan.

Processo de avaliação

Prova a forma dos dados antes de escalar.

Comece com fontes e registros representativos. O piloto deve expor campos, proveniência, lacunas, comportamento de atualização e propriedade antes do volume de produção.

01 · Define

Name the workload

Set the AI job, representative sources, markets, content types, capture window, and intended downstream use.

02 · Sample

Inspect real records

Review source context, observed fields, quality states, exclusions, and a representative output shape.

03 · Specify

Define the record

Set schema, versioning, cadence, checks, gap handling, retention, destination, and operating model.

04 · Operate

Launch and maintain

WSA operates the selected layer and reports against the collection and delivery rules in the project plan.

Review sample records and source coverage before agreeing the production schedule.

Questões comuns

O que os compradores de dados da IA pedem antes do lançamento.

Que tipos de cargas de trabalho de IA podem suportar estes dados?

A solução pode suportar conjuntos de dados de treinamento e avaliação com foco em fontes definidas e usos previstos, colecções recorrentes de bases de conhecimento ou RAG e acesso em tempo de solicitação para fluxos de trabalho de agentes.

Que fontes, mercados e tipos de conteúdo podem ser incluídos?

Use esta página para planejar cargas de trabalho de texto e web estruturadas em treinamento, avaliação, RAG e agentes. Para vídeos, áudio, transcrições e metadados de mídia, continue para Vídeo Data para AI; o guia de dados multimodal explica o registro de mídia subjacente.

Pode-se preservar a atribuição da fonte e o contexto da captura?

Sim. Adicione URL de fonte, hora de captura, local ou mercado, tipo de conteúdo, versão de esquema, chave de registro, estado de coleta e bandeiras de qualidade para a especificação de registro para que a proveniência viaje com cada entrega.

Quais formatos de saída e métodos de entrega estão disponíveis?

Use respostas documentadas da API para acesso em tempo de solicitação e um arquivo ou entrega de lote acordado para programas programados. documentação do produto. Para entrega gerenciada, o formato de registro, embalagem, tamanho do lote, compressão e destino são confirmados durante o escopo; o registro JSONL mostrado aqui é ilustrativo, não uma promessa de formato padrão.

Como são representadas as alterações de página, removidas e atualizações falhadas?

Quando o histórico e o rastreamento de mudanças fazem parte da entrega, as chaves estáveis e as somas de verificação distinguem estados novos, alterados, inalterados, indisponíveis, excluídos e falhados. Escolha instantâneos completos, atualizações incrementais ou entrega apenas de mudanças para combinar o fluxo de trabalho a jusante.

WebScrapingAPI parte, inserir, indexar, etiquetar ou treinar os dados?

A entrega padrão inclui coleta e saída estruturada. Se você também precisar de fragmentação, embebimento, indexação, rotulagem ou outra transformação, adicione-o ao relatório do projeto para que a saída chegue pronta para o seu pipeline.

Quem mantém a coleta quando a fonte muda?

A WSA mantém os endpoints documentados e os conectores personalizados que opera para entrega programada ou gerenciada. Os clientes de proxy mantêm seus próprios coletores; os clientes de API de acesso à web mantêm sua extração personalizada, preparação de corpus e pipeline para baixo.

Como avaliamos as fontes para um programa de dados de IA?

Comece com a acessibilidade pública, depois revise os termos de fonte, categorias de dados, uso previsto do modelo, retenção e jurisdição. Registramos o escopo de fonte selecionado e exclusões no plano de coleta.

Este serviço pode melhorar a precisão do modelo ou eliminar alucinações?

Melhores entradas facilitam a avaliação. A WSA fornece contexto de origem, frescura, versão e estados de qualidade observáveis para que sua equipe possa medir como os dados mudam os resultados de recuperação, citação e aplicação.

O que determina o alcance e o custo?

Os produtos de auto-serviço seguem planos publicados. O escopo personalizado reflete a contagem e complexidade da fonte, o volume de registro, os mercados, a janela de captura, a cadência, os campos, as transformações, a política de duplicação e versão, as verificações de qualidade, o histórico, a retenção, o formato e a entrega.

Onde podem as adjudicações examinar os termos de tratamento e de serviço dos dados?

Revisar o nosso Política de Privacidade, Informações do RGPD, e Acordo de serviço Para uma entrega personalizada, o plano de projecto registra o âmbito da fonte, o tratamento dos dados, a retenção, o acesso, o tratamento das alterações e as funções de entrega.

Validar o resumo de dados

Defina as fontes, a frescura e o esquema que o seu sistema de IA realmente precisa.

Compartilhar fontes representativas, tipo de carga de trabalho, mercados, requisitos de saída e janela de atualização.

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