एपीआई पाठ या वेबसाइट सामग्री को वर्गीकृत कर सकती है वेब पृष्ठों का एआई के साथ विश्लेषण कर सकती है सारांश और संरचित फ़ील्ड उत्पन्न कर सकती है और मानक वेबसाइट मेटाडेटा निकाल सकती है

हाँ वर्गीकरण एंडपॉइंट या तो एक सार्वजनिक रूप से सुलभ URL या प्रदान किए गए पाठ को स्वीकार करता है एक स्रोत के साथ उनकी श्रेणी लेबल प्रदान करें जो आप चाहते हैं कि API मूल्यांकन करे

श्रेणियों के एरे में 2 से 50 श्रेणी लेबल जोड़ें एपीआई प्रदान की गई सामग्री का विश्लेषण करता है और सर्वोत्तम मिलान श्रेणी के साथ एक व्याख्या लौटाता है

यह पृष्ठ का शीर्षक, एक एआई-जनित सारांश, प्रमुख बिंदु, अनुरोधित संरचित क्षेत्र, सहायक साक्ष्य, रेंडरिंग मोड, प्रसंस्करण समय और टोकन उपयोग लौटाता है

हाँ स्कीमा ऑब्जेक्ट पास करें जिसमें 20.field नाम तक हो सकते हैं प्रत्येक मान एक समर्थित डेटा प्रकार या जानकारी का संक्षिप्त निर्देश बता सकता है जिसे निकालना है

हां। आवश्यकतानुसार ब्राउज़र रेंडरिंग सक्षम करने के लिए render="auto" का उपयोग करें render="always" इसे मजबूर करने के लिए या स्थिर पृष्ठों के तेजी से प्रोसेसिंग के लिए render="never" का उपयोग करें

मेटाडाटा अंत बिंदु शीर्षक, विवरण, कीवर्ड, लेखक, भाषा, कैननिकल यूआरएल, ओपन ग्राफ गुण, ट्विटर कार्ड डेटा और अन्य पृष्ठ मेटाडेटा लौट सकता है

नहीं केवल सार्वजनिक रूप से सुलभ HTTP और HTTPS URLs समर्थित हैं निजी लूपबैक लिंक-लोकल और अन्य प्रतिबंधित नेटवर्क गंतव्य सुरक्षा के लिए अस्वीकृत किए जाते हैं

वेबसाइट या टेक्स्ट को श्रेणी तय करने के लिए वर्गीकृत करें कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ वेबसाइट का विश्लेषण करें संक्षेप और अनुकूलित संरचित निष्कर्षण के लिए और तेज गैर-एआई मेटाडेटा खोज के लिए वेबसाइट मेटाडेटा निकालें

API के लिए सब्सक्राइब करें और बियरर स्कीम का उपयोग करके अधिकरण हेडर में अपना ज़ायला एक्सेस की शामिल करें API दस्तावेज़ में दिए गए कोड उदाहरणों में आवश्यक हेडर शामिल होता है

क्लासिफाई वेबसाइट या टेक्स्ट एंडपॉइंट श्रेणी और वर्गीकरण के लिए तर्क लौटाता है एनेलाइज़ वेबसाइट विद एआई एंडपॉइंट एक सारांश मुख्य बिंदु और संरचित डेटा प्रदान करता है एक्सट्रेक्ट वेबसाइट मेटाडाटा एंडपॉइंट मेटाडाटा जैसे शीर्षक विवरण कीवर्ड और ओपन ग्राफ गुण प्राप्त करता है

मुख्य क्षेत्रों में "सफलता" (अनुरोध स्थिति को इंगित करना), "यूआरएल" (विश्लेषित पृष्ठ), "डेटा" (सारांश, श्रेणियाँ, या मेटाडेटा शामिल करना), और "प्रसंस्करण_ms" (प्रसंस्करण में लगे समय) शामिल हैं प्रत्येक एपीआई अंत बिंदु के पास इसके कार्य से संबंधित विशिष्ट क्षेत्र होते हैं

प्रतिक्रिया डेटा को JSON प्रारूप में संरचित किया गया है प्रत्येक एंडपॉइंट एक "सफलता" बूलियन लौटाता है इसके बाद "डेटा" ऑब्जेक्ट में प्रासंगिक डेटा होता है उदाहरण के लिए AI के साथ वेबसाइट का विश्लेषण करने वाला एंडपॉइंट "डेटा" ऑब्जेक्ट के भीतर "संक्षेप," "मुख्य_bindu," और "पृष्ठ_प्रकार" जैसे फ़ील्ड शामिल करता है

पैरामीटर प्रत्येक एंडपॉइंट के अनुसार भिन्न होते हैं। वेबसाइट या टेक्स्ट को वर्गीकृत करने के लिए "टेक्स्ट" या "यूआरएल" और "श्रेणियाँ" प्रदान करें। एआई के साथ वेबसाइट का विश्लेषण करने के लिए "यूआरएल" और एक वैकल्पिक "स्कीमा" शामिल करें। वेबसाइट मेटाडेटा निकालने के एंडपॉइंट के लिए केवल "यूआरएल" पैरामीटर की आवश्यकता होती है

उपयोगकर्ता वर्गीकरण अंत बिंदु में श्रेणी लेबल निर्दिष्ट करके और विश्लेषण अंत बिंदु के लिए क्षेत्र नामों के साथ एक स्कीमा ऑब्जेक्ट परिभाषित करके अनुरोधों को अनुकूलित कर सकते हैं यह विशिष्ट डेटा प्रकारों या श्रेणियों के लिए अनुकूलित निकासी की अनुमति देता है

विशिष्ट उपयोग के मामलों में स्वचालित टैगिंग के लिए सामग्री वर्गीकरण त्वरित अंतर्दृष्टि के लिए सारांश उत्पन्न करना और एसईओ विश्लेषण के लिए मेटाडेटा निकालना शामिल है व्यवसाय इसका उपयोग सामग्री प्रबंधन और डिजिटल मार्केटिंग रणनीतियों के लिए कर सकते हैं

डेटा सटीकता को एआई एल्गोरिदम के माध्यम से बनाए रखा जाता है जो सामग्री को संदर्भ में विश्लेषण करते हैं एपीआई नवीनतम वेब सामग्री के आधार पर विश्वसनीय वर्गीकरण और संक्षेपण सुनिश्चित करने के लिए उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तकनीकों का उपयोग करता है

यदि परिणाम आंशिक या खाली हैं तो इनपुट यूआरएल या टेक्स्ट की पहुंच और सामग्री की समृद्धता की जांच करें यदि पृष्ठ पर अनुरोध किए गए डेटा की अनुपस्थिति के कारण एपीआई फ़ील्ड के लिए शून्य मान लौटाता है तो यह वैकल्पिक स्रोतों या इनपुट्स की आवश्यकता को दर्शाता है