各位同仁、技术爱好者，大家好！ 在当今信息爆炸的时代，互联网已成为我们获取数据最主要的途径。然而，这些数据大多以非结构化的网页形式存在，它们为人眼阅读而设计，而非为机器解析。从这些错综复杂的HTML海洋中，精确、高效地提取出我们所需的、结构清晰的“强类型数据”，一直是数据工程师和开发者面临的巨大挑战。今天，我们将深入探讨一个革命性的方法论：利用大语言模型（LLM）的 Tool Calling 机制，实现语义化的数据提取。这不仅仅是一种技术手段的迭代，更是一种思维模式的转变，它将我们从繁琐的规则维护中解放出来，迈向更加智能、灵活的数据获取未来。 1. 结构化数据之渴与非结构化数据之困 我们对结构化数据的需求无处不在：电商平台需要商品的价格、库存、评论；新闻聚合器需要文章的标题、作者、发布日期、正文；招聘网站需要职位的名称、地点、薪资范围、要求。这些都是我们业务逻辑赖以构建的基石。 然而，网络上的信息海洋却波涛汹涌，充满了非结构化数据： <!– 典型的电商产品页面片段 –> <div class=”product-detail”> <h1 class=”p …
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