Cómo Astelia utiliza Tavily
Astelia utiliza Tavily al inicio de sus flujos de recopilación de datos para encontrar y conservar información de la web sobre vulnerabilidades recién divulgadas, incluidos exploits de prueba de concepto, correcciones y mitigaciones. Los flujos vuelven a comprobar si hay información nueva a intervalos regulares, y los datos conservados se depuran y se pasan a LLM para su análisis.
Ver la prueba capturadaEl uso: cómo Astelia implementa Tavily
Astelia uses Tavily at the start of its data collection pipelines to find and retain web information about newly disclosed vulnerabilities, including proof-of-concept exploits, remediations, and mitigations. The pipelines re-check for new information at regular intervals, and the retained data is distilled and passed to LLMs for analysis.
Otros resultados publicados
Cifras publicadas en el caso de estudio de Tavily. usedby no las mide de forma independiente.
Approximately 350,000 vulnerabilities labeled
Around 200 new vulnerabilities processed on a typical day, increasing to as many as 1,000 on peak days, like Microsoft Patch Tuesday
En palabras del cliente
Si quieres ser el dueño de tus datos, no busques más: usa Tavily. No te arrepentirás.Traducción automática del inglésVer el original
If you want to be the owner of your data, look no further, use Tavily. You won’t regret it.Otras empresas que utilizan Tavily
Clientes de distintos sectores, con pruebas públicas.
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Basado en el caso de éxito publicado por Tavily. Verificamos las pruebas públicas; los resultados son los que declara el proveedor.
tavily.com- Última verificación
- 12 nov 2026
Abrir la captura Lo que dice la historia, y lo que verificamos
Lo que comparamos con la página.
- La cifra: 20 hoursVerificado
Impresa palabra por palabra en la página, cerca del nombre de Astelia.
- El pasaje citado arribaVerificado
Copiado palabra por palabra de la página, cerca del nombre de Astelia.
- Astelia usa TavilyVerificado
Línea de nivel Confirmado.
- El resultado en síNo verificado
Lo citamos; no lo medimos.
An estimated 20 hours of scraper work saved each month, including 10 hours adding new scrapers and 10 maintaining hundreds of site-specific scrapers