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连接与线索
使用多样化、高质量的数据训练人工智能(AI)模型
多样化、高质量且实时的数据对人工智能(AI)发展至关重要。它确保模型能在各种场景和任务中表现出色,从而使您的应用更精准可靠。
定制化数据
获取针对您项目定制的数据,缩短开发周期,并确保人工智能(AI)仅基于最相关的数据进行训练。
实时信息
通过定期抓取网络数据,及时更新人工智能(AI)模型,使其掌握最新的相关信息和趋势。
避免偏见
收集大量多样化的数据,以确保模型保持无偏性并考虑多种来源。
不受限制地收集网络数据
轻松抓取任何网站,无需担心速率限制或IP封禁。借助Decodo的高品质代理,您可绕过验证码等障碍,确保脚本无缝获取目标数据。充分释放可调度搜索结果页面、电商、网页及社交媒体抓取API的潜力,获取最新信息并以易读的JSON、HTML和表格格式呈现,完美适配大型语言模型集成需求。
顶级IP品质
获取来自全球各地的高成功率优质IP地址,确保无限制访问任何网站。
多种输出选项
享受多种输出选项,从JSON到HTML应有尽有——无论您需要原始数据还是表格格式解析后的数据。
轻松的数据收集
轻松获取数据抓取工具,从现成的抓取模板到任务调度,让数据收集变得轻而易举。
优化数据集成

最快实现价值
通过网络抓取API实现按需访问海量真实世界数据,从而加速人工智能应用开发。这些数据可直接集成到机器学习管道中,大幅缩短训练数据的采集与准备时间。

为大型语言模型和人工智能(AI)代理提供安全的训练数据
网络抓取可配置为遵循隐私法规,确保数据使用安全合规。通过自动化数据采集,企业既能规避监管罚款,又能确保用于训练人工智能(AI)模型的数据符合隐私标准,为机器学习开发奠定安全基础。

机器学习性能提升
网络抓取有助于从不同在线来源收集多样化数据,这对提升机器学习性能至关重要。它们能自动提取大量标注清晰、质量上乘的数据,从而构建更强大的机器学习模型,使其在各种场景和应用中表现优异。

定制化数据集
定制化与个性化数据集通过聚焦满足特定需求的数据,相较于现成方案具有明显优势。这种方法通过剔除冗余和无关信息来简化学习过程。通过定制数据集以匹配需求,可优化人工智能(AI)模型的性能与准确性。
易于使用的代理
我们的代理支持所有主流编程语言,确保与您业务套件中的其他工具实现无缝集成。
配置与集成
通过探索我们的集成指南,了解如何设置解决方案。轻松配置并接入我们的代理服务,兼容主流网页抓取工具、机器人、工具库及其他第三方软件。
配置 集成
Chrome
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Safari

Firefox
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Edge
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Decodo Chrome扩展
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Decodo Firefox插件
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FoxyProxy扩展

Insomniac
SwitchyOmega扩展

Ghost
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Android
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常见问题
数据抓取用于什么?
数据抓取(也称为网页抓取)是指从网站中提取数据的过程。收集到的数据经过整理和格式化后,可用于多种用途。最常见的应用场景包括市场调研、内容聚合、情感分析、数据挖掘以及人工智能模型训练。
如何为大型语言模型收集数据?
要为大型语言模型收集数据,您需要寻找希望模型学习的来源。这些来源可以是公开资源,例如书籍、网站、预制数据集或社交媒体平台,具体取决于您希望模型掌握的内容。随后可选择数据采集方法,如API接口或网页抓取工具。最后一步包括数据清洗与存储,确保数据易于获取和读取。
训练生成式人工智能(AI)模型使用的是什么类型的数据?
生成式人工智能(AI)通过各类数据进行训练。数据类型取决于人工智能(AI)模型的预期功能——例如聊天机器人将从书籍、文章或社交媒体等文本数据中学习;而图像生成模型则需通过海量图像数据(如照片、艺术作品或图表)进行训练。
人工智能(AI)的数据是如何收集的?
获取人工智能(AI)数据有多种途径。例如,众多公共存储库提供可直接使用的大型数据集。此类数据虽易获取,但在特定领域的知识覆盖可能有限。若需人工智能(AI)模型从更具体来源学习,API接口和网页抓取工具可帮助限定其学习的信息类型。
机器学习的训练数据从何处获取?
您可以从公共存储库、政府数据库、API或网络抓取中获取训练数据。