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# Verwendung von LLM-Extraktion

Für Websites mit sich ändernden Strukturen oder einmaligen Extraktionsanforderungen bietet Olostep eine LLM-gestützte Extraktion an. Dieser Ansatz:

* Führt den Inhalt einem Large Language Model zu
* Weist das Modell an, nur die angegebenen Daten zu parsen und zurückzugeben
* Gibt eine saubere JSON-Struktur zurück, die genau das enthält, was du benötigst

```python theme={null}
import requests
import json

def extract_with_llm():
    url = "https://api.olostep.com/v1/scrapes"

    headers = {
        "Authorization": "Bearer <API_KEY>",
        "Content-Type": "application/json"
    }

    data = {
        "url_to_scrape": "https://www.berklee.edu/events/stefano-marchese-friends",
        "formats": [
            "markdown", 
            "json"
        ],
        "llm_extract": {
            "schema": {
                "event": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "title": {"type": "string"},
                        "date": {"type": "string"},
                        "description": {"type": "string"},
                        "venue": {"type": "string"},
                        "address": {"type": "string"},
                        "start_time": {"type": "string"}
                    }
                }
            }
        },
    }

    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    result = response.json()

    # Der LLM-Extrakt wird im Ergebnis verfügbar sein
    print(json.dumps(result, indent=2))

    return result

if __name__ == "__main__":
    extract_with_llm()
```

Du kannst entweder das `schema` oder einen `prompt` an das LLM übergeben.

```python theme={null}

import requests
import json

def extract_with_llm():
    url = "https://api.olostep.com/v1/scrapes"

    headers = {
        "Authorization": "Bearer <API_KEY>",
        "Content-Type": "application/json"
    }

    data = {
        "url_to_scrape": "https://www.berklee.edu/events/stefano-marchese-friends",
        "formats": [
            "markdown", 
            "json"
        ],
        "llm_extract": {
            "prompt": "Extrahiere den Veranstaltungstitel, das Datum, die Beschreibung, den Veranstaltungsort, die Adresse und die Startzeit von der Veranstaltungsseite."
        },
    }

    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    result = response.json()

    # Der LLM-Extrakt wird im Ergebnis verfügbar sein
    print(json.dumps(result, indent=2))

    return result

if __name__ == "__main__":
    extract_with_llm()
```

Der `prompt` ist eine natürliche Sprachzeichenfolge, die an das LLM übergeben wird, um die Daten zu extrahieren. Das LLM entscheidet, wie die Daten basierend auf dem Prompt extrahiert werden. Du kannst dies verwenden, wenn du kein `schema` verwenden möchtest.

Beispielantwort:

```json theme={null}
{
    "id": "scrape_94iqy385ty",
    ...
    "result": {
        "json_content":  "{\"event\":{\"title\":\"Stefano Marchese and Friends\",\"date\":\"Wednesday / January 22, 2025\",\"description\":\"Join acclaimed Italian singer-songwriter and educator Stefano Marchese for an unforgettable evening of musical magic as he takes the stage alongside a constellation of extraordinary talent in a concert titled Concerto di Duetti.\",\"venue\":\"David Friend Recital Hall (DFRH)\",\"address\":\"921 Boylston Street Boston MA 02115 United States\",\"start_time\":\"7:30 p.m. (EST)\"}}"
    }
}
```

json\_content ist der als String formatierte JSON-Inhalt des Events. Du kannst darauf als JSON-Objekt zugreifen, indem du den String parst.

```python theme={null}
import json

event = json.loads(result["json_content"])
print(event["event"]["title"])
```