> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://developers.oxylabs.io/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://developers.oxylabs.io/help-center/es/datos-para-llms/what-solution-should-i-use-for-building-llms.md).
# ¿Qué solución debo usar para construir LLMs?
Encuentra soluciones recomendadas de Oxylabs para conjuntos de datos de alta calidad para entrenar LLMs.
Entrenar modelos de lenguaje grandes (LLMs) requiere conjuntos de datos diversos y de alta calidad. Según sus necesidades, puede necesitar datos web en tiempo real a gran escala o conjuntos de datos estructurados para mejorar aplicaciones de IA, como modelos de chatbot.
### Soluciones y los datos que proporcionan
* **API web de Oxylabs** da a sus aplicaciones y agentes de IA acceso en vivo a la web. Use `/search` para encontrar fuentes relevantes y `/scrape` para leerlos, con salida en Markdown, HTML, JSON o una captura de pantalla. Markdown es un formato fácil de leer para flujos de trabajo de LLM. Si necesita más información, también puede consultar la [página del producto de API web](https://developers.oxylabs.io/products/web-api).
* **Oxylabs Video Data API** le ayuda a extraer metadatos de video, subtítulos y datos del canal, y a descargar video y audio, lo que lo hace ideal para entrenar IA en reconocimiento de voz (ASR) e IA conversacional. Para ver las opciones, consulte [¿Qué productos de Oxylabs puedo usar si necesito grandes volúmenes de datos de video para el entrenamiento de modelos de IA?](https://developers.oxylabs.io/help-center/data-for-llms/which-oxylabs-products-can-i-use-if-i-need-large-volumes-of-video-data-for-ai-model-training)
{% hint style="info" %}
Tenga en cuenta que toda la información proporcionada aquí es solo para fines informativos. El uso de los productos de Oxylabs no le otorga ningún derecho con respecto a los datos, videos o imágenes descritos, que pueden estar protegidos por derechos de autor, propiedad intelectual u otros derechos. Antes de realizar actividades de web scraping de cualquier tipo, debe consultar a sus asesores legales y leer cuidadosamente las condiciones de servicio del sitio web correspondiente o obtener una licencia de web scraping.
{% endhint %}
---
# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.
## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:
```
GET https://developers.oxylabs.io/help-center/es/datos-para-llms/what-solution-should-i-use-for-building-llms.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.