LLM 与 AI
查找适用于最热门 LLM 和 AI 平台的 Oxylabs 网页爬虫API 抓取指南。
Oxylabs LLM 抓取器让你可以向领先的 AI 平台提交提示词,并接收结构化且已解析的响应。支持的目标:
ChatGPT – 来源:
chatgptGemini – 来源:
geminiPerplexity – 来源:
perplexity
所有专用的 LLM & AI 抓取器支持 自定义浏览器指令. 了解更多.
集成方式
LLM & AI 来源使用 Push-Pull 集成方式。不是保持连接打开直到响应就绪,而是提交一个任务,并在完成后收集结果:
提交任务: 将你的提示词发送到 Push-Pull 端点。你会立即收到一个任务 ID,而不是结果。
等待完成: 要么让我们通过
callback_url(推荐),或 自行检查任务状态 。获取结果: 一旦状态为
done,就获取已解析的响应。
请求示例
所有 LLM 目标大多使用相同的请求参数,主要区别在于最大提示词长度。
将载荷提交到 Push-Pull 端点——完整代码示例请参见各目标页面。
{
"source": "chatgpt",
"prompt": "best supplements for better sleep",
"parse": true,
"geo_location": "United States",
"callback_url": "https://your-server.com/oxylabs-callback"
}source
要抓取的 LLM 目标。允许的值: chatgpt, perplexity, gemini.
字符串
prompt
要提交的查询或提示词。最大长度:4,000 个字符,适用于 chatgpt;适用于 8,000 个字符的 perplexity 和 gemini.
字符串
解析
设置为 true 以接收结构化 JSON 响应。
布尔值
geo_location
用于路由请求的地理位置(例如, "United States").
字符串
- 必填参数
注意: 所有 LLM 目标默认启用 JavaScript 渲染。不要在 render 请求负载中包含它。
响应
所有 LLM 目标返回相同的顶层数据结构。(完整的响应字段参考请参见各目标页面。)
提交任务
提交后会返回任务详情,包括你用于获取结果的 ID。它不 会 包含抓取的数据。
job.id
抓取任务的唯一标识符。使用它来获取结果。
字符串
job.status
任务的当前状态: pending 在运行期间, done 当结果就绪时, faulted 如果失败(仅在状态为 done)
字符串
job.source
已提交 source 值。
字符串
job.parse
已提交 解析 值。
布尔值
job.prompt
请求中的原始提示词。
字符串
job.geo_location
用于该请求的地理位置。
字符串
job.created_at
任务创建时间戳(UTC, YYYY-MM-DD HH:MM:SS).
字符串
job.updated_at
任务更新时间戳。
字符串
获取结果
一旦任务状态为 done,使用 job.id 你收到的。每个目标特定的解析内容位于 results[].content (完整字段参考请参见各目标页面。)
results[].job_id
与结果关联的任务 ID。
字符串
results[].status_code
页面获取的 HTTP 状态码。
整数
results[].url
目标 LLM 页面。
字符串
results[].content
LLM 响应数据。字段因目标而异。
对象
按目标划分的响应数据
下表显示每个 LLM 目标可用的数据字段。
提示词输入
✓
✓
✓
解析后的输出(JSON)
✓
✓
✓
纯文本响应
✓
✓
–
Markdown 输出
✓
✓
✓
Markdown JSON 树
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–
✓
搜索 / 相关查询
✓
–
✓
引用 / 来源
✓
✓
✓
购物结果
✓
–
✓
广告
✓
–
–
地理位置
✓
✓
✓
所用 LLM 模型
✓
✓
✓
– 条件返回,仅在内容出现在 LLM 响应中时返回。
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