Nuestras prácticas de privacidad cumplen con las leyes de protección de datos, incluido el marco regulatorio de protección de datos de la UE, el GDPR y la Ley de Privacidad del Consumidor de California de 2018 (CCPA), respetando las solicitudes para ejercer derechos de privacidad y más.
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Preguntas Frecuentes
¿Está permitido usar datos web disponibles públicamente para la fundamentación de IA?
Sí. Acceder a información disponible públicamente mediante medios automatizados se considera permitido bajo los marcos regulatorios y legales aplicables. Los servicios de Bright Data emulan el comportamiento de un usuario final individual, y no se realiza nada a través de nuestros servicios que no pueda hacerse manualmente con un navegador web. Esto lo convierte en una práctica legítima y ampliamente adoptada para potenciar la fundamentación de IA y los pipelines de recuperación a escala.
Lee más: Código de Ética y Conducta
¿Cómo garantiza Bright Data el cumplimiento al recopilar datos web para IA?
Bright Data recopila únicamente datos disponibles públicamente, es decir, información que no requiere inicio de sesión para acceder. Garantizamos que nuestras prácticas de privacidad cumplen con las leyes de protección de datos, incluidos el GDPR y la CCPA, y monitoreamos continuamente los desarrollos legales para ayudar a los clientes a usar nuestros servicios de manera conforme.
Bright Data ha diseñado una detallada Política de Privacidad para proporcionar toda la información requerida sobre sus prácticas de privacidad.
¿Qué fuentes pueden usarse para datos de fundamentación de IA?
Los datos de fundamentación de IA pueden recopilarse de prácticamente cualquier fuente web pública, incluidos medios de comunicación, sitios de documentación, bases de datos regulatorias, plataformas de eCommerce, foros, redes sociales y resultados de motores de búsqueda. La API SERP, la API Discover, el Web Unlocker y el Archivo Web de Bright Data admiten recuperación a gran escala en todas estas fuentes.
¿Cómo se integra Bright Data con pipelines RAG y bases de datos vectoriales?
Bright Data proporciona APIs y un servidor MCP que se integran directamente en arquitecturas RAG y flujos de trabajo de hidratación de bases de datos vectoriales. Los datos web estructurados pueden recuperarse bajo demanda o de forma programada e introducirse en tus capas de embedding y recuperación con un mínimo de trabajo de ingeniería.
¿Qué medidas de seguridad tiene Bright Data para proteger los datos de los clientes?
Bright Data gestiona datos para más de 15.000 organizaciones en todo el mundo. Nuestro modelo de seguridad y controles se basan en estándares internacionales que incluyen ISO 27001, ISO 27018, CSA Star nivel I y OWASP Top 10, así como mejores prácticas de cifrado de datos, seguridad de infraestructura y auditorías de seguridad externas.
¿Qué tan actualizados son los datos web recuperados para la fundamentación de IA?
La actualidad de los datos depende de tu caso de uso y método de recuperación. Las consultas de fundamentación en tiempo real recuperan contenido web en vivo en el momento de la solicitud. Para feeds de pipeline programados, la frecuencia de actualización puede configurarse desde casi tiempo real hasta diaria o semanal según tus necesidades.
¿Puedo obtener una muestra para probar los datos con mi sistema de IA?
Sí, podemos proporcionar muestras para pruebas; por favor, contacta a nuestros representantes de ventas.
¿Puede Bright Data combinar datos de múltiples fuentes para la fundamentación de IA?
Sí. Podemos combinar datos de múltiples fuentes web en un feed unificado, por ejemplo, fusionando resultados de búsqueda, contenido de noticias y documentación específica de dominio en un único pipeline estructurado. Por favor, contacta a nuestros expertos en datos para analizar tus requisitos específicos.
¿Proporcionáis datos web históricos para el entrenamiento y enriquecimiento de IA?
Sí. A través de nuestros productos Web Archive y conjuntos de datos, proporcionamos datos web históricos de hasta 1 año para la mayoría de las fuentes, permitiendo la construcción longitudinal de conjuntos de datos de entrenamiento y el enriquecimiento de modelos a lo largo del tiempo.