Что такое извлечение структурированных данных?
Извлечение структурированных данных — это процесс преобразования неструктурированного контента, такого как веб-страница, файл PDF или снимок экрана, в чистый, машиночитаемый формат, например JSON или CSV. В отличие от скрейперов, основанных на правилах и использующих CSS-селекторы или XPath, данный подход применяет крупную языковую модель (LLM), руководствующуюся схемой JSON, для вывода значений полей из текста свободной формы. В результате получаются данные, которые последующие системы могут сразу же использовать без дополнительного синтаксического анализа.
Как происходит извлечение структурированных данных?
Вы определяете целевую схему: например, запись о товаре с name, price, и availability поля. Модель LLM получает исходное содержимое страницы вместе с этой схемой и возвращает объект JSON, соответствующий ей. OpenAI, Anthropic, Gemini и Mistral все изначально предоставляют этот шаблон в качестве «структурированного вывода» в своих API (Саймон Уиллисон, «Извлечение структурированных данных из неструктурированного контента с использованием схем LLM», 2025 г.). Модель LLM справляется с вариациями верстки, несогласованной маркировкой и многоязычным контентом без необходимости обновления селекторов.
Web Render API Massive может возвращать полностью отрендеренную страницу в виде чистого HTML или Markdown. Этот выходной поток напрямую передается в любой вызов структурированного вывода, благодаря чему этапы рендеринга и извлечения данных образуют единый конвейер без промежуточного хранения.
Часто задаваемые вопросы
При традиционном веб-парсинге используются CSS-селекторы или правила XPath, которые перестают работать при изменении разметки сайта. Извлечение структурированных данных осуществляется с помощью LLM, который семантически анализирует контент, благодаря чему данная технология устойчива к изменениям верстки и работает с контентом, не имеющим предсказуемой структуры DOM, например с PDF-файлами или скриншотами.
OpenAI, Anthropic, Google Gemini и Mistral предоставляют в своих API режим структурированного вывода, позволяющий передавать схему JSON и получать проверенный ответ в формате JSON (Саймон Уиллисон, «Извлечение структурированных данных из неструктурированного контента с использованием схем LLM», 2025 г.).
Используйте извлечение структурированных данных в тех случаях, когда исходный контент не имеет единообразного формата. Традиционный синтаксический анализ хорошо подходит для предсказуемой разметки или файлов с разделителями. Извлечение данных на основе больших языковых моделей (LLM) становится целесообразным решением, когда входными данными являются повествовательный текст, смешанные макеты или форматы документов, в которых написание правил выделения элементов вручную потребует больше усилий, чем это оправдано для данной задачи.