从非结构化文本里，按自定义字段提取结构化数据，输出 JSON。
这款AI数据提取工具，能够从任意非结构化文本里，按照你自定义的提取字段，自动识别语义关系，抓取对应信息后整理成标准化的结构化数据，最终输出标准JSON格式结果，解决人工整理杂乱文本效率低、容易出错的问题。
做市场调研的分析师，整理几十份用户访谈的逐字稿，需要从中提取用户提到的产品痛点、满意度、改进建议三类信息；HR筛选上百份求职者简历，要统一提取出工作经历、期望薪资、意向岗位这几项内容，都可以用这款工具快速完成整理。
这款工具的提取精度依赖输入文本的清晰度和字段定义的明确性，如果文本内容模糊、自定义字段表述太宽泛，容易出现提取错误。建议你使用前尽量给每个提取字段补充清晰的说明规则，能大幅提升提取结果的准确率。
定义提取字段：在『自定义提取字段』输入框中，填写你需要提取的所有目标字段名称，每个字段单独占一行，不要多个字段写在同一行。
粘贴原始文本：找到『待处理原始文本』输入区域，把你需要从中提取信息的非结构化文本完整粘贴进去，确认没有内容遗漏。
发起提取：确认字段和原始文本填写无误后，点击页面底部的『开始提取』按钮，稍作等待即可让AI处理生成结果。
复制结果：提取完成后会在结果区域显示生成好的JSON结构化数据，你可以直接选中内容复制，或点击复制按钮一键导出。
简历信息整理
HR校招季收到大量简历，需要快速整理候选人基础信息，可批量粘贴简历文本提取姓名、学历、工作经历等指定字段。
新闻信息提炼
行业研究员需要整理多篇行业相关新闻，可一次性提取每篇新闻的发生时间、核心事件、涉及主体等关键信息归档。
合同信息抽取
企业法务需要批量整理存量合同，可快速从杂乱的合同文本中提取甲乙双方、总金额、签约时间、有效期等核心条款信息。
调研问卷整理
市场专员整理用户开放式调研问卷，可提取指定问题对应的用户回答内容，快速汇总成规整的数据表格方便分析。
输出结构化JSON：{"岗位名称":"前端开发工程师","工作地点":"北京","月薪范围":"15k-25k"}
本工具基于大语言模型函数调用能力开发，提取逻辑遵循通用自然语言处理规则，所有示例结果均经过工具实测复算，由工具集编辑组维护更新。
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