KI-Training & -Erdung

Webdaten für AI, RAG & Agenten

Erstellen Sie Datensätze für KI-Training und Evaluierung oder aktualisieren Sie die Webinhalte hinter RAG und Agenten. Wählen Sie APIs, Datensätze, regelmäßige Feeds oder betreute Erfassung.

Umfang Ihrer KI-Datenpipeline KI-Datengrundlagen erkunden

Erfassen Sie Inhalte mit Quellenverweisen für Training, Retrieval oder aktuellen Agentenkontext.

Beginnen Sie mit der Arbeitslast

Wählen Sie Daten für Training, Evaluierung, RAG oder Agenten.

Wählen Sie einen Anwendungsfall und sehen Sie Beispieldatensätze und erfassbare Daten.

Stapeldatenbearbeitung

Erstellen Sie ein Korpus, das ein anderes Team reproduzieren kann.

Definieren Sie die Quellliste, das Abfangfenster, die Einbeziehungsregeln, das Schema, die Normalisierung, die Duplikatspolitik und die Datensatzversion, bevor Sie das Volumen skalieren.

Domänenspezifische Vortrainings oder Feineingaben
Versionierte Bulk-Datensätze mit Quell- und Erfassungsmetadaten
Qualitäts- und Lückenberichterstattung gegen vereinbarte Abnahmeregeln

Plan a corpus sample

KI-Datengrundlagen

Beginnen Sie mit der Datenversorgung, die Ihre Workload benötigt.

Wählen Sie einen bereitgestellten Datensatz, einen historischen Web-Snapshot, eine Multimodale-Sammlung, eine Anforderungs-API oder ein vollständig funktionierendes Programm aus.

Multimodale Ausbildung

Videodaten für KI

Erstellen Sie scenarisierte Sammlungen von Videoklippen, Audio, Transkripten und Metadaten für Videolandsmodelle, Multimodalsysteme und physische KI.

Explore video data

Physical AIVLA-Videodaten

Szenario-fokussierte Clips mit Aktion, Umgebung, Sichtweise und zeitlich begrenztem Kontext.

Ready and configurableKI-Datenpakete

Beurteilen Sie Paketfamilien nach Probenregisten, Schema, Geschichte, Aktualisierungs- und Lieferzeit.

Ready-to-useDatenmarktplatz

Durchsuchen Sie strukturierte Datensätze mit klaren Quellen-, Feld-, Frische-, Format- und Lieferinformationen.

Wiederkehrender KontextDatenfeeds

Halten Sie unterstützte strukturierte Aufzeichnungen durch eine definierte Erfrischungsrate und einen Lieferweg aktuell.

Historischer KontextWebarchiv

Nachfüllen Sie Wissensbanken und Forschungszeiten aus erhaltenen Schnappschüssen von öffentlichen Seiten.

Operationelle EntbindungVerwaltete Daten

WebScrapingAPI befasst sich mit Sammlung, Gewinnung, Qualitätsüberwachung, Wartung und Lieferung der Quelle.

PlattendesignBilder, Video & Audio

Überprüfen Sie das Medienobjekt, die Darstellungen, Transkripte, Metadaten und die Herkunft, die Ihre Pipeline erhält.

Erfassung zum AnfragezeitpunktBringen Sie Live-Public-Web-Kontext in Ihre eigene Pipeline.

Use Data-API für unterstützte strukturierte Quellen einen begrenzten mehrseitigen Job mit Crawl-API, oder vergleichen Sie alle agentenorientierten Zugriffspfade an einem Ort.

Explore Agentic Web Access

Zwei Datenhorizonte

Training und Erdung benötigen unterschiedliche Datenspezifikationen.

Sie können die gleiche Quelle-Fundation verwenden, aber der Sammelmoment, die Aufzeichnungs-Einheit, die Qualitätsfokussierung und die Änderungspolisi sollten nicht austauschbar sein.

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"
}

Formfelder, Transformationen, Format, Aufbewahrung und Lieferung rund um die Arbeitslast.

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

Lieferoptionen und Versand

Wählen Sie, wie Sie Ihre Daten erhalten.

Nutzen Sie eine API in Ihrer Anwendung, erhalten Sie regelmäßig Datensätze oder überlassen Sie uns die Erfassung.

Proxys

Behalten Sie Ihre Collector und nutzen Sie unser Proxy-Netzwerk.

Nutzen Sie Residential-, Datacenter- oder ISP-Proxies mit den Collectors, die Ihr Team bereits betreibt.

FunktionDetails

Sie erhaltenProxy-Zugang für Ihre eigenen Anfragen

Wir übernehmenProxy-Netzwerk und Zugang

Ihr BeitragErfassung, Extraktion, Speicherung und Analyse

Geeignet für · Teams mit bestehenden Collectors.

Erkunden Sie Proxy-Infrastruktur

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.

Der Evaluierungsprozess

Beweisen Sie die Datenform, bevor Sie skalieren.

Der Pilot sollte vor dem Produktionsvolumen Felder, Herkunft, Lücken, Updates und Eigentumsverhalten aufzeigen.

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.

Häufige Fragen zu

Was KI-Datenkäufer vor dem Launch fragen.

Welche Arten von KI-Workloads können diese Daten unterstützen?

Die Lösung kann Schulungs- und Bewertungsdatenmengen unterstützen, die auf definierte Quellen und beabsichtigte Verwendungszwecke, wiederkehrende Wissens- oder RAG-Sammlungen und den Anforderungszeitzugriff für Agenten-Workflows abzielen.

Welche Quellen, Märkte und Inhaltstypen können einbezogen werden?

Verwenden Sie diese Seite, um Text- und strukturierte Web-Arbeitsbelastungen über Training, Bewertung, RAG und Agenten hinweg zu planen. Für Videoklipp, Audio, Transkripte und Mediendaten, weiter zu Video Data for AI; der multimodal Datenführer erklärt die zugrunde liegende Medien-Erfassung.

Können Quellenangaben und der Erfassungskontext beibehalten werden?

Ja. Fügen Sie die Quelle-URL, die Abfangzeit, den Ort oder den Markt, den Inhalttyp, die Schema-Version, den Aufzeichnungsschlüssel, den Sammelzustand und die Qualitätsflaggen zur Aufzeichnungsspezifikation hinzu, damit die Herkunft bei jeder Lieferung reist.

Welche Ausgabeformate und Liefermethoden stehen zur Verfügung?

Verwenden Sie dokumentierte API-Antworten für den Anrufzeitzugriff und eine vereinbarte Datei oder Batchlieferung für geplante Programme. Produktdokumentation. Für die verwaltete Lieferung werden das Aufzeichnungsformat, die Verpackung, die Batchgröße, die Kompression und die Bestimmung während des Scopings bestätigt; der hier gezeigte JSONL-Aufzeichnungsformat ist illustrativ, nicht ein Standardformatversprechen.

Wie werden Seitenänderungen, Löschungen und fehlgeschlagene Aktualisierungen dargestellt?

Wenn die Verfolgung von Geschichte und Änderungen Teil der Lieferung sind, unterscheiden stabile Schlüssel und Checksumme neue, veränderte, unveränderte, nicht verfügbare, ausgeschlossenen und gescheiterte Zustände. Wählen Sie vollständige Snapshots, inkrementelle Updates oder nur Änderungen-Listung, um den Workflow im Abfluss zu entsprechen.

Wird die Daten durch WebScrapingAPI gehackt, eingebettet, indiziert, beschriftet oder trainiert?

Wenn Sie auch Stückschnitte, Einbettungen, Indexierung, Kennzeichnung oder eine andere Transformation benötigen, fügen Sie sie in den Projektbericht hinzu, damit die Ausgabe bereit für Ihre Pipeline ist.

Wer pflegt die Sammlung, wenn sich eine Quelle ändert?

WSA unterhält dokumentierte Endpunkte und die benutzerdefinierten Verbindungen, die es für geplante oder verwaltete Lieferungen betreibt. Proxy-Kunden halten ihre eigenen Sammler; Web-Access-API-Kunden halten ihre benutzerdefinierte Extraktion, Korpusvorbereitung und Abströmungsleitung.

Wie bewerten wir die Quellen für ein KI-Datenprogramm?

Beginnen Sie mit der öffentlichen Zugänglichkeit, dann überprüfen Sie die Quellbegriffe, Datenkategorien, die beabsichtigte Modellnutzung, die Aufbewahrung und die Gerichtsbarkeit.

Kann dieser Service die Modellgenauigkeit verbessern oder Halluzinationen beseitigen?

Bessere Eingaben erleichtern die Bewertung. WSA bietet Quellkontext, Frische, Versionsverarbeitung und beobachtbare Qualitätszustände, damit Ihr Team messen kann, wie sich die Daten in den Ergebnissen der Abrufung, Zitierung und Anwendung ändern.

Was bestimmt Umfang und Kosten?

Selbstbedienbare Produkte folgen veröffentlichten Plänen. Der benutzerdefinierte Umfang spiegelt die Quellzahl und Komplexität, das Aufzeichnungsvolumen, die Märkte, das Abfangfenster, die Kadenz, die Felder, die Transformationen, die Duplikat- und Versionpolitik, die Qualitätskontrolle, die Geschichte, die Aufbewahrung, das Format und die Lieferung wider.

Wo kann der Einkauf die Datenverarbeitungs- und Servicebedingungen einsehen?

Überprüfen Sie unsere Datenschutzerklärung, DSGVO Informationen, und Servicevereinbarung für Kunden Für eine benutzerdefinierte Lieferung wird im Projektplan der Quellbereich, die Datenverarbeitung, die Speicherung, der Zugriff, die Änderung und die Lieferrollen aufgezeichnet.

Validieren Sie die Datenübersicht

Definieren Sie die Quellen, Frische und Schema, die Ihr KI-System tatsächlich braucht.

Teilen Sie uns repräsentative Quellen, die Art der Arbeitslast, Märkte, Ausgabeanforderungen und das Aktualisierungsfenster mit. Wir prüfen die Machbarkeit und schlagen die passende Erfassungsgrenze vor.

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