Gebruik van LLM Extractie

Voor websites met veranderende structuren of eenmalige extractiebehoeften biedt Olostep LLM-gestuurde extractie aan. Deze aanpak:

Voert de inhoud naar een Groot Taalmodel
Instrueert het model om alleen de gespecificeerde gegevens te ontleden en terug te geven
Geeft een schoon JSON-structuur terug met precies wat je nodig hebt

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()

    # De LLM-extractie zal beschikbaar zijn in het resultaat
    print(json.dumps(result, indent=2))

    return result

if __name__ == "__main__":
    extract_with_llm()

Je kunt ofwel het schema of een prompt aan de LLM doorgeven.

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": "Haal de titel van het evenement, datum, beschrijving, locatie, adres en starttijd van de evenementenpagina."
        },
    }

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

    # De LLM-extractie zal beschikbaar zijn in het resultaat
    print(json.dumps(result, indent=2))

    return result

if __name__ == "__main__":
    extract_with_llm()

De prompt is een natuurlijke taalstring die aan de LLM wordt doorgegeven om de gegevens te extraheren. De LLM beslist hoe de gegevens worden geëxtraheerd op basis van de prompt. Je kunt dit gebruiken wanneer je geen schema wilt gebruiken. Voorbeeld van een antwoord:

{
    "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 is de geserialiseerde JSON-inhoud van het evenement. Je kunt er als een JSON-object toegang toe krijgen door de string te parseren.

import json

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

Aan de slag

Functies

Saldo & Facturering

Gebruik van LLM Extractie