Formation et mise à terre de l'IA

Données Web pour IA, RAG et agents

Créez des jeux de données pour entraîner et évaluer l’IA, ou actualisez les contenus web du RAG et des agents. Choisissez des API, jeux de données, flux récurrents ou une collecte gérée.

Définir votre pipeline de données sur l'IA Explorer les bases de données de l'IA

Collectez des contenus liés à leurs sources pour l’entraînement, la recherche d’information ou le contexte actuel des agents.

Commencez par la charge de travail

Choisissez des données pour l’entraînement, l’évaluation, le RAG ou les agents.

Choisissez un cas d’usage pour voir des exemples de données et les informations que vous pouvez collecter.

Opération des données de lot

Construisez un corpus que l'autre équipe peut reproduire.

Définir la liste source, la fenêtre de capture, les règles d'inclusion, le schéma, la normalisation, la politique de duplication et la version du jeu de données avant d'échelonner le volume.

Les entrées de pré-formation ou de réglage fin spécifiques au domaine
Enregistrements en vrac en version avec source et capture de métadonnées
Rapport qualité et écarts en fonction des règles d'acceptation convenues

Plan a corpus sample

Fondations de données sur l'IA

Commencez par fournir les données dont vous avez besoin.

Choisissez un ensemble de données prêt, une capture d'écran Web historique, une collection multimodal, une API de temps de demande ou un programme entièrement opérationnel. Chaque chemin garde la source, la forme d'enregistrement, le modèle de rafraîchissement et la responsabilité de livraison clairs.

Formation multimodale

Données vidéo pour l'IA

Construisez des collections de clips vidéo, d'audio, de transcriptions et de métadonnées axées sur les scénarios pour les modèles de langage vidéo, les systèmes multimodals et l'IA physique.

Explore video data

L' IA physiqueDonnées vidéo VLA

Clips axés sur les scénarios avec l'action, l'environnement, le point de vue et le contexte de la limite temporelle.

Prêt et configurableDes données d'IA

Évaluer les familles de paquets par enregistrement d'échantillons, schéma, historique, cadence de rafraîchissement et livraison.

Prêt à l' utilisationPlace de marché de données

Naviguez dans des ensembles de données structurés avec des sources, des champs, des informations claires sur la fraîcheur, le format et la livraison.

Contextes récurrentsFlux de données

Gardez les enregistrements structurés supportés à jour à travers une cadence de rafraîchissement définie et un parcours de livraison.

Context historiqueArchives web

Remplissez les bases de connaissances et les délais de recherche à partir de captures d'écran de pages publiques préservées.

Livraison opéréeDonnées gérées

WebScrapingAPI s'occupe de la collecte, de l'extraction, du suivi de la qualité, de la maintenance et de la livraison des sources.

Conception de l' enregistrementImages, vidéo et audio

Inspectez l'objet multimédia, les renditions, les transcriptions, les métadonnées et la provenance que votre pipeline reçoit.

Collecte au moment de la requêteApportez le contexte public-web en direct dans votre propre pipeline.

Utilisation API de données Pour les sources structurées prises en charge, planifiez un travail de plusieurs pages limité avec API d’exploration, ou comparer chaque chemin d'accès face à un agent en un seul endroit.

Explore Agentic Web Access

Deux horizons de données

La formation et la mise à terre nécessitent des spécifications de données différentes.

Ils peuvent utiliser la même base source, mais le moment de collecte, l'unité de enregistrement, l'accent mis sur la qualité et la politique de changement ne doivent pas être interchangeables.

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"
}

champs de forme, transformations, formatage, rétention et livraison autour de la charge de travail.

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

Options de livraison

Choisissez comment recevoir vos données.

Utilisez une API dans votre application, recevez des données récurrentes ou confiez-nous la collecte.

Proxys

Conservez vos collecteurs et utilisez notre réseau de proxies.

Utilisez des proxies résidentiels, datacenter ou ISP avec les collecteurs que votre équipe exploite déjà.

FonctionnalitéDétails

Vous recevezAccès proxy pour vos propres requêtes

Nous prenons en chargeRéseau proxy et accès

Votre rôleCollecte, extraction, stockage et analyse

Idéal pour · Équipes disposant déjà de collecteurs.

Pour voir le numéro Infrastructure de proxys

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.

Procédure d'évaluation

Prouvez la forme des données avant d'échelle.

Le pilote doit exposer les champs, la provenance, les lacunes, le comportement de mise à jour et la propriété avant le volume de production.

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.

Questions courantes

Ce que les acheteurs de données d'IA demandent avant le lancement.

Quels types de charges de travail d'IA peuvent être supportées par ces données ?

La solution peut prendre en charge des ensembles de données de formation et d'évaluation axés sur des sources définies et des utilisations prévues, des collections de bases de connaissances ou de RAG récurrentes et l'accès en temps de demande pour les flux de travail des agents. Chacun a besoin de sa propre source, de son schéma, de sa qualité, de sa mise à jour et de sa spécification de propriété.

Quelles sources, marchés et types de contenu peuvent être inclus?

Utilisez cette page pour planifier les charges de travail de texte et de web structurés sur la formation, l'évaluation, le RAG et les agents. Pour les clips vidéo, l'audio, les transcriptions et les métadonnées multimédias, continuez à Vidéo pour l'IA; le guide multimodal des données explique le dossier multimédia sous-jacent.

Peut-on préserver l'attribution de la source et le contexte de capture?

Oui. Ajoutez l'URL de source, l'heure de capture, le lieu ou le marché, le type de contenu, la version du schéma, la clé d'enregistrement, l'état de la collecte et les drapeaux de qualité à la spécification d'enregistrement afin que la provenance se déplace avec chaque livraison.

Quels formats de sortie et méthodes de livraison sont disponibles?

Utilisez des réponses API documentées pour l'accès en temps de demande et un fichier convenu ou une livraison en lot pour les programmes programmatiques. documentation du produit. Pour la livraison gérée, le format d'enregistrement, l'emballage, la taille du lot, la compression et la destination sont confirmés lors de la scope; l'enregistrement JSONL présenté ici est illustratif, pas une promesse de format par défaut.

Comment les modifications de pages, les suppressions et les mises à jour échouées sont- elles représentées?

Lorsque l'historique et le suivi des changements font partie de la livraison, les clés stables et les sumes de contrôle distinguent les nouveaux, modifiés, inchangés, indisponibles, exclus et échoués.

WebScrapingAPI est-il en train de partager, d'intégrer, d'indexer, d'étiqueter ou de former les données ?

Si vous avez besoin de déchiquetage, d'embedding, d'indexation, d'étiquetage ou d'une autre transformation, ajoutez-le au projet de résumé afin que la sortie arrive prête pour votre pipeline.

Qui maintient la collecte quand une source change?

WSA maintient les terminaux documentés et les connecteurs personnalisés qu'elle exploite pour la livraison programmée ou gérée. Les clients proxy maintiennent leurs propres collecteurs; les clients API d'accès Web maintiennent leur extraction personnalisée, la préparation du corpus et le pipeline en aval.

Comment évaluer les sources pour un programme de données d'IA ?

Commencez par l'accessibilité publique, puis examinez les termes de source, les catégories de données, l'utilisation prévue du modèle, la conservation et la juridiction.

Ce service peut-il améliorer la précision des modèles ou éliminer les hallucinations ?

De meilleures entrées facilitent l'évaluation. WSA fournit le contexte source, la fraîcheur, la version et les états de qualité observables afin que votre équipe puisse mesurer comment les données modifient les résultats de récupération, de citation et d'application.

Qu'est- ce qui détermine la portée et le coût?

Les produits auto-service suivent les plans publiés. La portée personnalisée reflète le nombre et la complexité des sources, le volume des enregistrements, les marchés, la fenêtre de capture, la cadence, les champs, les transformations, la politique de copie et de version, les contrôles de qualité, l'historique, la rétention, le format et la livraison.

Où les marchés peuvent-ils examiner les conditions de traitement des données et de service?

Retournez à notre Politique de confidentialité, Informations sur le RGPD, et Accord de service. Pour une livraison sur mesure, le plan de projet enregistre la portée de la source, la gestion des données, la conservation, l'accès, la gestion des changements et les rôles de livraison.

Valider le résumé des données

Définissez les sources, la fraîcheur et le schéma dont votre système d'IA a réellement besoin.

Partagez des sources représentatives, le type de charge de travail, les marchés, les exigences de sortie et la fenêtre de mise à jour.

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