API पाठ या वेबसाइट सामग्री को वर्गीकृत कर सकता है AI के साथ वेब पृष्ठों का विश्लेषण कर सकता है सारांश और संरचित क्षेत्रों को生成 कर सकता है और मानक वेबसाइट मेटाडेटा निकाल सकता है

हाँ वर्गीकरण अंत बिंदु या तो एक सार्वजनिक रूप से उपलब्ध यूआरएल या प्रदान किए गए पाठ को स्वीकार करता है कृपया ठीक एक स्रोत प्रदान करें साथ ही श्रेणी लेबल जिन्हें आप एपीआई से मूल्यांकन कराना चाहते हैं

श्रेणियों के ऐरे में 2 से 50 श्रेणी लेबल जोड़ें एपीआई दिए गए सामग्री का विश्लेषण करता है और सर्वोत्तम मेल खाने वाली श्रेणी को व्याख्या के साथ वापस करता है

यह पृष्ठ के शीर्षक, एक AI-निर्मित सारांश, मुख्य बिंदुओं, अनुरोधित संरचित क्षेत्रों, सहायक साक्ष्य, रेंडरिंग मोड, प्रसंस्करण समय और टोकन उपयोग को लौटाता है

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

हां ब्राउज़र रेंडरिंग सक्षम करने के लिए render="auto" का उपयोग करें जब आवश्यक हो render="always" इसे जबरदस्ती करने के लिए या render="never" स्थिर पन्नों की तेज़ प्रसंस्करण के लिए

मेटाडेटा अंतबिंदु शीर्षक, विवरण, कीवर्ड, लेखक, भाषा, कैनोनिकल यूआरएल, ओपन ग्राफ गुण, ट्विटर कार्ड डेटा और अन्य पेज मेटाडेटा वापस कर सकता है

नहीं केवल सार्वजनिक रूप से एक्सेस किए जा सकने वाले HTTP और HTTPS यूआरएल को समर्थित किया जाता है निजी लूपबैक लिंक-लोकल और अन्य प्रतिबंधित नेटवर्क गंतव्यों को सुरक्षा के लिए अस्वीकृत कर दिया जाता है

श्रेणी असाइनमेंट के लिए क्लासीफाई वेबसाइट या टेक्स्ट का उपयोग करें वेबसाइट का विश्लेषण करें ताकि एआई के साथ संक्षेप और कस्टम संरचित निकासी हो सके और तेज गैर-एआई मेटाडेटा लुकअप के लिए वेबसाइट मेटाडेटा निकालें

API की सदस्यता लें और ऑथराइजेशन हेडर में बेयर स्कीम का उपयोग करके अपना ज़ायला एक्सेस की शामिल करें API दस्तावेज़ में कोड उदाहरण आवश्यक हेडर शामिल करते हैं

क्लासिफाई वेबसाइट या टेक्स्ट एंडपॉइंट एक श्रेणी लेबल और तर्क लौटाता है एनालाइज वेबसाइट विद एआई एंडपॉइंट एक सारांश मुख्य बिंदुओं और संरचित डेटा प्रदान करता है एक्सट्रैक्ट वेबसाइट मेटाडाटा एंडपॉइंट मेटाडाटा निकालता है जैसे शीर्षक विवरण और ओपन ग्राफ फ़ील्ड

मुख्य क्षेत्रों में "सफलता" (बुलियन), "यूआरएल" (स्ट्रिंग), "डेटा" (विशिष्ट विवरणों के साथ वस्तु), "प्रसंस्करण_एमएस" (समय लगाया गया), और "उपयोग" (टोकन की गिनती) शामिल हैं वर्गीकरण और विश्लेषण अंत बिंदुओं के लिए मेटाडेटा प्रतिक्रियाएँ संरचित क्षेत्रों पर केंद्रित होती हैं जैसे "शीर्षक," "विवरण," और सोशल मीडिया टैग

प्रतिक्रिया डेटा JSON प्रारूप में संरचित है प्रत्येक अंत बिंदु एक शीर्ष स्तर का वस्तु लौटाता है जिसमें एक सफलता ध्वज URL और प्रासंगिक विवरणों के साथ एक डेटा वस्तु होती है उदाहरण के लिए वेबसाइट का विश्लेषण प्रतिक्रिया में "डेटा" वस्तु के भीतर एक सारांश और मुख्य बिंदु शामिल होते हैं

पैरामीटर एंडपॉइंट के अनुसार भिन्न होते हैं वर्गीकरण के लिए "टेक्स्ट" या "यूआरएल" और "श्रेणियाँ" प्रदान करें विश्लेषण के लिए "यूआरएल" और वैकल्पिक "स्कीमा" शामिल करें मेटाडाटा एंडपॉइंट को केवल "यूआरएल" की आवश्यकता होती है प्रत्येक पैरामीटर को प्रलेखन में वर्णित अपेक्षित डेटा प्रकारों का पालन करना चाहिए

उपयोगकर्ता वर्गीकरण के लिए श्रेणी लेबल निर्दिष्ट करके अनुरोधों को अनुकूलित कर सकते हैं विश्लेषण में संरचित डेटा के लिए एक स्कीमा परिभाषित कर सकते हैं और जावास्क्रिप्ट सामग्री के लिए रेंडरिंग मोड का चयन कर सकते हैं यह लचीलापन विशिष्ट जरूरतों के आधार पर अनुकूलित प्रतिक्रियाएँ प्रदान करता है

विशिष्ट उपयोग के मामले वेबसाइटों के लिए सामग्री वर्गीकरण लेखों के लिए सारांश उत्पन्न करना और SEO उद्देश्यों के लिए मेटाडेटा निकालना शामिल हैं व्यवसाय इस एपीआई का उपयोग करके सामग्री प्रबंधन को स्वचालित कर सकते हैं उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ा सकते हैं और सर्च इंजन दृश्यता में सुधार कर सकते हैं

डेटा की सटीकता को उन्नत एआई एल्गोरिदम के माध्यम से बनाए रखा जाता है जो सामग्री का संदर्भ के अनुसार विश्लेषण करते हैं एपीआई विविध डेटासेट पर प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल का लाभ उठाता है ताकि वेब पृष्ठों और पाठों के विश्वसनीय वर्गीकरण और विश्लेषण को सुनिश्चित किया जा सके

यदि एपीआई आंशिक या खाली परिणाम लौटाता है तो इनपुट यूआरएल या पाठ की पहुँच और शुद्धता की जाँच करें सुनिश्चित करें कि सामग्री सार्वजनिक रूप से उपलब्ध है और एपीआई की आवश्यकताओं को पूरा करती है अपने application में इस तरह के परिदृश्यों को सुव्यवस्थित रूप से प्रबंधित करने के लिए त्रुटि प्रबंधन लागू करें