A API Extract utiliza IA para extrair informações-chave de texto não estruturado, como nomes, e-mails, datas, quantias e muito mais. Basta enviar um bloco de texto e uma lista de campos que você deseja extrair - a API retorna um JSON limpo e estruturado
Construída com FastAPI e OpenAI, esta API é ideal para automatizar o processamento de documentos, preenchimento de formulários, enriquecimento de CRM e muito mais
Ela suporta definições de campos flexíveis e funciona em tudo, desde e-mails e mensagens até recibos e relatórios. Seja extraindo um campo ou muitos, a resposta é rápida, precisa e pronta para integração em suas aplicações
Não há necessidade de treinar modelos - a inteligência é incorporada
Extrai campos específicos como nome, e-mail, data, valor ou qualquer chave-valor personalizada de texto bruto usando IA. Envie um bloco de texto e uma lista de campos que você deseja extrair, e a API retorna JSON estruturado
Extrair - Recursos do endpoint
| Objeto | Descrição |
|---|---|
text |
[Obrigatório] The unstructured text to extract information from |
fields |
[Obrigatório] A list of field names to extract (e.g. name, email, amount) |
Corpo da requisição |
[Obrigatório] Json |
{
"message": "Data extracted successfully",
"data": {
"name": "Jane Doe",
"email": "[email protected]",
"amount": "$300",
"date": "May 12th"
}
}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/8379/ai+data+extraction+api/14640/extract?text="John Doe lives at 123 Main St, NYC, phone: (555) 123-4567"&fields="name,address,phone"' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"text": "John Doe lives at 123 Main St, NYC, phone: (555) 123-4567",
"fields": "name,address,phone"
}'
Este endpoint analisa um bloco de texto e o classifica em uma ou mais categorias pré-definidas (rótulos) usando IA Você fornece o texto de entrada e uma lista de rótulos possíveis e a API retorna quais rótulos descrevem melhor o conteúdo É útil para etiquetar automaticamente tickets de suporte feedback de usuários avaliações ou qualquer texto não estruturado
Classifique - Recursos do endpoint
| Objeto | Descrição |
|---|---|
text |
[Obrigatório] The text you want to classify (e.g., a support message or user feedback). |
labels |
[Obrigatório] An array of possible categories (labels) to classify the text into. The API will return the most relevant ones based on the text. |
Corpo da requisição |
[Obrigatório] Json |
{
"message": "Data classified successfully",
"data": {
"labels": [
"Bug",
"Feature Request"
]
}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/8379/ai+data+extraction+api/14847/classify?text="The app crashes when I try to upload a file. Also, I think it would be nice to have dark mode."&labels="Bug, Feature Request, Login Issue"' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"text": "The app crashes when I try to upload a file. Also, I think it would be nice to have dark mode.",
"labels": ["Bug", "Feature Request", "Login Issue"]
}'
Este ponto de extremidade da API extrai múltiplos registros estruturados de uma entrada de texto não estruturada usando os modelos GPT da OpenAI. Ele suporta textos contendo um ou muitos registros e retorna dados JSON consistentes e bem estruturados para fácil consumo.
Muda automaticamente o modo de extração com base no comprimento do texto:
Se o comprimento do texto ≤ 2000 caracteres, utiliza uma extração de um único disparo.
Se o comprimento do texto > 2000 caracteres, divide o texto em partes e extrai registros de cada parte.
Valida que o texto de entrada não está vazio e está abaixo de um comprimento máximo (5000 caracteres).
Retorna mensagens de erro detalhadas em caso de falha.
Requisição:
Resposta:
Extrair múltiplos registros - Recursos do endpoint
| Objeto | Descrição |
|---|---|
text |
[Obrigatório] The unstructured text to extract information from |
fields |
Opcional A list of fields names to extract (e.g. name, email, amount) |
Corpo da requisição |
[Obrigatório] Json |
{
"message": "Records extracted successfully",
"data": [
{"from": "John", "amount": "$50", "to": "Alice"},
{"from": "Bob", "amount": "$40", "to": "Sarah"},
{"from": "Chris", "amount": "$80", "to": "Megan"}
]
}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/8379/ai+data+extraction+api/14848/extract+multiple+records?text=Required' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"text": "Order #123: Pizza $15, delivered to 123 Main St. Order #124: Burger $12, delivered to 456 Oak Ave.",
"fields": ["order_id", "item", "price", "address"]
}'
| Cabeçalho | Descrição |
|---|---|
Authorization
|
[Obrigatório] Deve ser Bearer access_key. Veja "Sua chave de acesso à API" acima quando você estiver inscrito. |
Sem compromisso de longo prazo. Faça upgrade, downgrade ou cancele a qualquer momento. O teste gratuito inclui até 50 requisições.
O endpoint Extract retorna dados estruturados no formato JSON incluindo campos-chave como nomes e-mails quantias e datas extraídas do texto fornecido
Os campos chave na resposta de dados geralmente incluem "nome" "email" "quantia" e "data" Campos personalizados adicionais também podem ser especificados com base nas necessidades do usuário
Os usuários podem personalizar suas solicitações de dados especificando uma lista de campos que desejam extrair do texto de entrada Isso permite uma extração de dados personalizada com base em necessidades específicas
Os dados da resposta estão organizados em uma estrutura JSON contendo um campo "mensagem" indicando sucesso e um campo "dados" que contém os pares chave-valor extraídos
Casos de uso típicos incluem a automação do processamento de documentos o enriquecimento de sistemas de CRM o preenchimento de formulários e a extração de informações de emails recibos e relatórios
A precisão dos dados é mantida através do uso de algoritmos de IA avançados que estão integrados garantindo a extração confiável de texto não estruturado sem a necessidade de treinamento do usuário
Padrões de dados padrão incluem formatos reconhecíveis para nomes, e-mails, datas e valores monetários. Os usuários podem esperar resultados de extração consistentes em diversos tipos de texto
O endpoint Extract pode extrair vários tipos de informações, incluindo identificadores pessoais (nomes, e-mails), números financeiros (valores) e dados temporais (datas) de texto não estruturado
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
1.716ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
726ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
3.497ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
2.195ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
830ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
1.134ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
3.812ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
44ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
2.494ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
21ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
592ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
1.301ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
1.448ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
2.445ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
785ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
432ms
Nível de serviço:
43%
Tempo de resposta:
207ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
17ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
787ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
193ms