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登录控制台后可使用 AI 筛选器；AI 将自动应用过滤条件并预览结果规模。
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使用预构建的数据集，将多个来源的数据整合为一个经过清洗的数据集，节省时间和资源。
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一条记录是指一个提取出的项目，在表格中显示为一行，例如一个 LinkedIn 个人资料。
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我们的数据集已针对 AI/LLM 优化：结构清晰、文档完备，并附带代码与示例，便于快速接入 LLM/聊天机器人。
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预处理数据，采用一致的模式设计，非常适合用于 AI 模型训练与推理。
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，轻松接入 AI 流程。
使用文档
支持 ChatGPT、Claude 等 LLM 的完整集成指南与 Notebook 示例。
curl --request GET \
--url "https://api.rola-ip.co/datasets/snapshots/{id}/download" \
--header "Authorization: Bearer API_KEY"import requests
url = "https://api.rola-ip.co/datasets/snapshots/{id}/download"
headers = {"Authorization": "Bearer API_KEY"}
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.json())const response = await fetch(
'https://api.rola-ip.co/datasets/snapshots/{id}/download',
{ headers: { Authorization: 'Bearer API_KEY' } }
);
const data = await response.json();
console.log(data);客户焦点
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当然可以。我们提供数据集定制选项，您可以根据时间范围、地理区域或特定数据字段等具体参数来定制数据，确保获取的数据集完全符合自身需求。
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数据格式包括 JSON、NDJSON、CSV、XLSX 和 Parquet。数据集可通过 Snowflake、Webhook、Google Cloud、Amazon S3、SFTP 或 Azure 等方式交付，也可通过 API 按需获取数据。
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