Extraction pour l'IA : convertir le web en Markdown et JSON

Pour alimenter un LLM ou un index RAG, il faut du contenu propre — pas du HTML brut. ScraperFlow récupère le contenu réel, le nettoie et le livre en Markdown, JSON structuré et snapshot texte, prêts pour votre pipeline.

Du HTML brut aux données prêtes pour l'IA

Le HTML d'une page noie le contenu utile dans le balisage, la navigation, les scripts et les styles. Un modèle de langage n'a pas besoin de ce bruit : il a besoin du texte, de sa structure et de ses métadonnées.

ScraperFlow fait la conversion en amont et livre des artefacts directement consommables — Markdown, JSON structuré et snapshot texte — sans étape de nettoyage manuelle.

• Markdown natif (titres, listes, tableaux, liens)
• JSON des données extraites
• Snapshot texte pour indexation RAG

Pourquoi le Markdown plutôt que le HTML

Le Markdown conserve la structure sémantique (hiérarchie des titres, listes, tableaux, liens) tout en supprimant les balises de présentation. Le contenu reste lisible par un humain comme par une machine.

Résultat : moins de bruit, une structure explicite et des documents plus courts — ce qui aide les modèles à cibler l'information et réduit le coût en jetons.

• Structure explicite : titres, listes, tableaux
• Liens et images en URL absolue
• Format unique, lisible et diffable

Étape 1 — Récupérer le contenu réel

Beaucoup de sites génèrent leur contenu en JavaScript : une requête HTTP simple ne renvoie qu'un squelette vide. ScraperFlow exécute un navigateur headless et attend le rendu pour obtenir le contenu réel.

Les protections anti-bot (fingerprinting, CAPTCHA, limitation de débit) sont franchies par un moteur « stealth » et une cadence maîtrisée, sans effet de bord sur le site source.

Étape 2 — Nettoyer le HTML (supprimer le bruit)

Un HTML brut contient la navigation, les pieds de page, les bandeaux cookies, les publicités et les scripts. Les convertir tels quels produirait un Markdown pollué.

ScraperFlow isole le contenu principal (article, fiche produit, documentation) et retire ces éléments parasites avant la conversion.

• Extraction du contenu principal (type « Readability »)
• Suppression des menus, scripts et bandeaux
• Résolution des liens relatifs en URL absolues

Étape 3 — Extraire un JSON par schéma

Quand vous cherchez des champs précis (prix, titre, date, auteur), le texte libre ne suffit pas : il faut des données structurées. ScraperFlow permet de décrire le schéma attendu et de récupérer un JSON conforme.

Vous validez ensuite ce JSON côté code avec les outils de votre écosystème (Pydantic en Python, Zod en TypeScript), pour une intégration typée et sûre.

• Schéma déclaré par vos soins (champs et types)
• Sortie JSON exploitable directement
• Validation côté client : Pydantic, Zod, JSON Schema

Index RAG : arborescence, découpage, cohérence

Un bon index RAG repose sur des documents propres, cohérents et correctement rattachés à leur source. Le Markdown par page facilite le découpage en segments de taille maîtrisée.

ScraperFlow conserve l'arborescence des URL et un artefact par page : vous gardez la traçabilité source → segment, indispensable pour citer ou vérifier une réponse.

Intégrer l'API dans votre pipeline

L'API REST de ScraperFlow s'intègre dans n'importe quel pipeline : vous fournissez une URL de départ et récupérez les artefacts (Markdown, JSON, snapshot), prêts à indexer ou à traiter.

La facturation est à la page, sans multiplicateur : une page avec rendu JavaScript coûte le même token qu’une page statique, ce qui garde un pipeline RAG prévisible en coût.

Questions fréquentes