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我们的 免费 数据集已针对 AI/LLM 进行优化:结构清晰、文档完善,并提供代码和示例,便于 LLM/聊天机器人集成。
结构化且干净
预处理数据,具有一致的模式,非常适合 AI 模型训练和推理。
代码示例
提供可直接使用的 Python、Node.js、cURL、PHP、Go、Java 和 Ruby 代码片段,轻松集成到 AI 工作流中。
文档资料
curl --request GET
--url https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download
--header 'Authorization: Bearer '
import requests
url = "https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download"
headers = {"Authorization": "Bearer "}
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.json())
const url = 'https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download';
const options = {method: 'GET', headers: {Authorization: 'Bearer '}, body: undefined};
try {
const response = await fetch(url, options);
const data = await response.json();
console.log(data);
} catch (error) {
console.error(error);
}
HttpResponse response = Unirest.get("https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download")
.header("Authorization", "Bearer ")
.asString();
require 'uri'
require 'net/http'
url = URI("https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download")
http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true
request = Net::HTTP::Get.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer '
response = http.request(request)
puts response.read_body
按你需求定制的免费数据集
数据订阅
订阅即可以大幅降低的成本访问数据集。
文件输出格式
JSON、NDJSON、JSON Lines、CSV、Parquet。可选.gz压缩格式。
灵活交付
Snowflake、Amazon S3存储桶、Google Cloud、Azure和SFTP。
可扩展数据
扩展过程无需担心基础架构、代理服务器或屏蔽问题。
节省成本
使用筛选条件和格式选项来自定义任何数据集。
代码维护
数据集根据网站结构的变化进行维护。
简化集成
受益于与Snowflake和AWS的集成。
全天候支持
由数据专业人员组成的专属团队随时提供帮助。
数据质量保证
数据获取方式合乎道德,符合所有隐私法律。
获取结构化且可靠的数据集
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高吞吐量网页数据
凭借我们的网络解锁能力与全天候 IP 轮换,我们确保可以访问网站上的所有数据点。

可立即使用的数据
数据采集流程的每个环节都会作为我们强大数据验证流程的一部分进行全面校验。

自动化数据流
创建自定义计划以自动化数据交付,并让数据无缝流入你的存储系统。
免费数据集常见问题
免费数据集中包含哪些数据?
免费数据集涵盖多种类型的数据点,具体取决于对应网站。通常包含适用于多种分析场景的完整信息,并可按特定字段与类别拆分为子集。
免费数据集可以更新吗?
可以,一旦我们更新免费数据集,你就可以访问到最新的数据。
可以只获取免费数据集的一部分吗?
可以,你可以从可用记录中选择所需字段和子集。
免费数据集以什么格式交付?
数据集格式包括 JSON、NDJSON、JSON Lines、CSV 或 Parquet。如有需要,文件可压缩为 .gz。
我可以自己抓取公开数据吗?
如果你不想使用免费数据集,也可以自行开始抓取数据。你可以在我们的博客上了解如何操作。
免费数据集可以怎样帮助我?
免费数据集在众多场景下都极具价值。你可以用它们训练机器学习模型、进行市场研究或支持学术研究。通过分析其中的趋势、模式与相关性,你可以获得有助于决策的洞察,构建预测模型并优化各类策略,而无需承担前期数据采购成本。这种易获取性也让个人与企业可以更自由地进行实验与创新。