Du möchtest Webseiteninhalte so aufbereiten, dass sie für Sprachmodelle wie ChatGPT optimal verarbeitet werden können? In diesem Snip zeige ich dir, wie du mit dem Reader von Jina.ai und Make Webseiteninhalte automatisiert und strukturiert in ein LLM-freundliches Format bringen kannst, um sie direkt für GPTs oder andere LLMs zu nutzen.
Ergebnis: Nach diesem Snip kannst du Webseiteninhalte in strukturierter Form extrahieren und sie für die Verwendung in LLMs wie ChatGPT aufbereiten, um deine KI-Anwendungen effektiver zu gestalten.
- Tool-Vorstellung:
- Öffne den Reader von Jina.ai.
- Gib eine URL ein, um die Inhalte der Webseite zu extrahieren.
- Der Reader strukturiert die Inhalte automatisch in einem LLM-freundlichen Format.
- Vergleich des Outputs:
- Vergleiche den standardmäßig kopierten Text mit dem strukturierten Output des Readers.
- Beachte, wie Überschriften, Listen und Formatierungen beibehalten werden.
- Nutzung in Make:
- Öffne Make und erstelle einen neuen Workflow.
- Füge ein HTTP-Modul hinzu und konfiguriere es, um die URL des Readers zu nutzen.
- Lasse Make die Daten abrufen und strukturiert speichern.
- Integrieren und Automatisieren:
- Baue den Workflow aus, indem du die Inhalte weiterverarbeitest, z.B. für andere LLM-Anwendungen oder zur Analyse.
- Nutze Variablen, um dynamische URLs in Make zu integrieren.
- Erweiterungsmöglichkeiten:
- Teste die API-Integration von Jina.ai, um größere Workflows und komplexere Automatisierungen zu gestalten.
- Verstehen, wie man den Reader von Jina.ai zur Strukturierung von Webseiteninhalten nutzt.
- Erlernen der Grundfunktionen von Make zur Automatisierung von Workflows mit strukturierten Daten.
- Fähigkeit, strukturierte Webseiteninhalte für die direkte Verwendung in LLMs aufzubereiten.
- Einsatz von Variablen in Make zur dynamischen Prozessgestaltung.
