大语言模型（LLMs）

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Zillow properties listing information

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Shopee - products

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Walmart - products

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Reddit- Posts

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Glassdoor companies overview information

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Data for AI

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Loewe.com - Products

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Instacart Products unified schema

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Threads - Profiles

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llbean.com - Products

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Nike products

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Fendi Products

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Prada.com - Products

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我们的机器学习数据集已针对 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

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                              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

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扩展过程无需担心基础架构、代理服务器或屏蔽问题。

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