Herramienta de IA3 credits

extract_structured

Dele al extractor un JSON Schema y un prompt en lenguaje natural. El LLM lee la página y devuelve datos que coinciden con su esquema. Cuando no hay un proveedor de LLM configurado, recurre a la extracción con selectores CSS usando sus indicaciones.

Casos de uso

Extracción de productos basada en esquema

Defina los campos que desea una sola vez; el LLM asigna cualquier sitio de comercio electrónico a su esquema.

Análisis de currículos y documentos

Extraiga nombres de candidatos, habilidades e historial laboral directamente en un objeto tipado.

Carga inicial de grafos de conocimiento

Extraiga entidades y relaciones de los artículos en JSON estructurado para cargadores de grafos.

Endpoint

POST/api/v1/tools/extract_structured

Auth Required

2 req/s en el plan Free

3 credits

Parameters

LLM vs. respaldo de selectores: Proporcione llmConfig para usar la extracción impulsada por LLM. Sin ella, la herramienta usa selectorHints para una extracción CSS determinista — más económica y sin necesidad de API key de LLM.

Name	Type	Required	Default	Description
url	string	Required	-	URL de la que extraer datos Example: https://example.com/product/123
schema	object	Required	-	JSON Schema que describe los datos a extraer Example: {"type":"object","properties":{"title":{"type":"string"},"price":{"type":"number"}},"required":["title"]}
prompt	string	Optional	-	Instrucciones en lenguaje natural que guían la extracción con LLM Example: Extract the product name, current price, and whether it is in stock
llmConfig	object	Optional	-	Configuración opcional del proveedor de LLM (provider, apiKey). Omítala para usar el respaldo de selectores CSS. Example: {"provider": "openai", "apiKey": "sk-..."}
selectorHints	object	Optional	-	Indicaciones de selectores CSS para guiar la extracción (también usadas por el respaldo de selectores) Example: {"title": "h1.product-title", "price": ".price"}
fallbackToSelectors	boolean	Optional	true	Recurrir a la extracción con selectores CSS cuando el LLM no esté disponible Example: true

Ejemplos de solicitud

cURL — extracción con LLM

terminalBash

TypeScript — respaldo de selectores

extractStructured.tsTypescript

Python

extract_structured.pyPython

Ejemplo de respuesta

200 OK1.2s

{
  "success": true,
  "data": {
    "url": "https://example.com/product/123",
    "extracted": {
      "title": "Premium Wireless Headphones",
      "price": 299.99,
      "in_stock": true
    },
    "extraction_method": "llm",
    "schema_fields": 3,
    "required_fields": 2,
    "llm_provider": "openai",
    "confidence": 0.92
  },
  "credits_used": 3,
  "credits_remaining": 997,
  "processing_time": 1240
}

Field Descriptions

data.extractedCoincide con el JSON Schema que proporcionó

data.extraction_method"llm" cuando hay un proveedor configurado, "selector_fallback" en caso contrario

data.confidenceConfianza del extractor (confianza del LLM o tasa de coincidencia de selectores)

credits_used3 credits fijos por llamada

Costo en credits

3 credits

3 credits por solicitud

3 credits fijos tanto si la llamada usa el LLM como el respaldo de selectores.

Consejo: Combínela con scrape_structured (2 credits, solo CSS) cuando ya tenga selectores estables y no necesite la flexibilidad de un LLM.

Herramientas relacionadas

scrape_structured

Extracción con selectores CSS (2 credits)

analyze_content

Análisis de sentimiento, entidades y temas (3 credits)

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