Вернуться к списку
Преобразование URL-адресов HTML в формат Markdown и получение ссылок на страницы

Преобразование URL-адресов HTML в формат Markdown и получение ссылок на страницы

Marketing/Content

Этот рабочий процесс преобразует данные HTML, полученные из указанного URL-адреса, в формат Markdown, а также извлекает все ссылки, присутствующие на странице, что делает их ценными для очистки и анализа контента.

Как это работает


Этот рабочий процесс начинается с узла «HTTP-запрос», который настроен на получение содержимого HTML с указанного URL-адреса. После получения ответа данные HTML передаются узлу «Извлечение HTML». Этот узел отвечает за анализ HTML и извлечение всех гиперссылок (тегов привязки), присутствующих на странице. Извлеченные ссылки затем форматируются в формат, удобный для Markdown, с использованием узла «Функция», который обрабатывает данные для преобразования URL-адресов в синтаксис Markdown. Наконец, рабочий процесс выводит преобразованное содержимое Markdown вместе со списком ссылок, что делает его пригодным для очистки и анализа контента. Узлы подключаются последовательно, обеспечивая плавный поток данных от одного процесса к другому.


Основные характеристики


1. Преобразование HTML в Markdown

. Рабочий процесс эффективно преобразует содержимое HTML в формат Markdown, который широко используется для управления документацией и контентом.

2. Извлечение ссылок:

извлекает все гиперссылки с предоставленной HTML-страницы, позволяя пользователям собирать ценную информацию о структуре контента и внешних ссылках.

3. Автоматизированный процесс

. Весь рабочий процесс автоматизирован, что позволяет пользователям быстро конвертировать и извлекать данные без ручного вмешательства.

4. Настраиваемый ввод

. Пользователи могут указать любой URL-адрес для получения содержимого HTML, что делает рабочий процесс универсальным для различных веб-страниц.

5. Вывод данных

. Конечный результат включает в себя как содержимое Markdown, так и список извлеченных ссылок, предоставляя полные данные для дальнейшего анализа.


Интеграция инструментов


Рабочий процесс объединяет следующие инструменты и сервисы:

- Узел HTTP-запроса:

используется для выполнения HTTP-вызова для получения HTML-контента по указанному URL-адресу.

- Узел извлечения HTML:

используется для анализа ответа HTML и извлечения гиперссылок.

- Функциональный узел:

используется для форматирования извлеченных ссылок в синтаксис Markdown.


Требуются ключи API


Для работы этого рабочего процесса не требуются ключи API, учетные данные или конфигурации аутентификации. Он работает исключительно на основе HTTP-запроса к указанному URL-адресу, что делает его доступным для общего использования без дополнительной настройки.

Преобразование URL-адресов HTML в формат Markdown и получение ссылок на страницы

Похожие workflows

Запросить PDF-файл с использованием ИИ

Запросить PDF-файл с использованием ИИ

Customer Support/Knowledge Management

Этот рабочий процесс извлекает PDF-файл с Google Диска, делит его на сегменты, обрабатывает сегменты с помощью вложений OpenAI и облегчает диалоговое взаимодействие с содержимым документа.

Посмотреть детали
Преобразование документов в учебные заметки с помощью шаблонов MistralAI и Qdrant

Преобразование документов в учебные заметки с помощью шаблонов MistralAI и Qdrant

Education/Knowledge Management

Этот рабочий процесс активируется при поступлении новых файлов, использует встраивания MistralAI для обработки документов и сохраняет информацию в векторном хранилище Qdrant для создания учебных заметок.

Посмотреть детали
Анализ резюме в формате PDF с использованием Multimodal Vision AI

Анализ резюме в формате PDF с использованием Multimodal Vision AI

HR

Этот рабочий процесс преобразует PDF-файлы резюме кандидатов в изображения, использует языковую модель Vision для оценки пригодности кандидата и включает логику для обхода скрытых подсказок искусственного интеллекта, обнаруженных в резюме.

Посмотреть детали
Рабочий процесс ETL обработки текста

Рабочий процесс ETL обработки текста

Data Analytics/IT

Этот рабочий процесс устанавливает конвейер ETL для анализа текста, получения информации из Twitter, сохранения ее как в MongoDB, так и в PostgreSQL, а также отправки предупреждений в Slack в соответствии с оценкой настроений.

Посмотреть детали
Извлекайте и анализируйте данные прямо из PDF-файлов с помощью Claude и Gemini.

Извлекайте и анализируйте данные прямо из PDF-файлов с помощью Claude и Gemini.

Data Extraction/IT

Этот рабочий процесс извлекает и анализирует данные прямо из PDF-файлов, используя сложные модели искусственного интеллекта, такие как Claude и Gemini, что упрощает интеллектуальную проверку документов.

Посмотреть детали
Получите информацию из резюме и создайте PDF-файл с помощью Gotenberg.

Получите информацию из резюме и создайте PDF-файл с помощью Gotenberg.

HR

В этом рабочем процессе используется искусственный интеллект для извлечения систематизированной информации из резюме, преобразования ее в формат HTML и последующего создания правильно отформатированного PDF-файла с помощью Gotenberg.

Посмотреть детали
Получите регистрационный номер транспортного средства по изображению, отправленному через форму n8n.

Получите регистрационный номер транспортного средства по изображению, отправленному через форму n8n.

Operations/Logistics

Этот рабочий процесс извлекает номерные знаки из изображений, отправленных через форму n8n, с использованием языковой модели Vision, а затем представляет собранные данные.

Посмотреть детали
Извлечение информации о счете с помощью LlamaParse и OpenAI

Извлечение информации о счете с помощью LlamaParse и OpenAI

Finance/Admin

В этом рабочем процессе используются LlamaParse и OpenAI для извлечения организованных данных из счетов-фактур, а затем используется синтаксический анализатор структурированного вывода для получения подробной информации из счетов-фактур.

Посмотреть детали