使用多样化、高质量的数据训练 AI 模型
多样化、高质量且实时的数据对人工智能发展至关重要。它确保模型能在各种场景和任务中表现出色，从而使应用更精准可靠。
定制化数据
获取针对项目定制的数据，缩短开发周期，并确保 AI 仅基于最相关的信息进行训练。
实时信息
通过定期抓取网络数据，及时更新 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 Rola IP 高品质代理，可绕过验证码等障碍，确保脚本无缝获取目标数据。
充分释放网页抓取 API、电商抓取 API 与 SERP 抓取 API 的潜力，获取最新信息并以 JSON、HTML 和表格格式呈现，完美适配大语言模型集成需求。
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——无论需要原始数据还是解析后的表格格式。
轻松的数据收集
从现成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 AI 应用开发。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，企业既能规避监管风险，又能确保用于训练 AI 模型的数据符合隐私标准。
机器学习性能提升
从不同在线来源收集多样化数据，对提升机器学习性能至关重要。自动提取大量标注清晰、质量上乘的数据，从而构建更强大的模型。
7×24 技术支持
快速入门指南、开发者文档与实时客服，随时解答集成与运维问题。
全球任意地点
195+ 地区覆盖，支持国家、州/省、城市级定位，满足本地化测试与采集需求。
高品质代理
99.99% 正常运行时间、亚秒级响应与业界领先的代理成功率。
常见问题
数据抓取用于什么？
数据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，可用于市场调研、内容聚合、情感分析、数据挖掘以及 AI 模型训练等场景。
如何为大型语言模型收集数据？
寻找希望模型学习的公开来源，例如书籍、网站、预制数据集或社交媒体平台。随后选择 API 接口或网页抓取工具，并完成数据清洗与存储。
训练生成式 AI 模型使用什么类型的数据？
取决于模型预期功能——聊天机器人从文本数据中学习；图像生成模型则需通过海量图像数据进行训练。
代理为何对 AI 数据收集至关重要？
代理能访问多样化且地域特定的数据集，同时避免触发 IP 封禁或速率限制。住宅代理适合模拟真实用户；数据中心代理适合批量提取；移动代理适合移动端数据测试。
适合 LLM 训练项目吗？
按流量计费、流量永不过期，适合项目制采集，无需长期合约。