Genera schemi JSON strutturati dai dati di esempio con l'IA, con autocorrezione automatica e post-elaborazione intelligente.
La generazione dello schema trasforma i dati grezzi di un'entità in uno schema JSON tipizzato e annotato che definisce esattamente quali informazioni estrarre durante l'arricchimento. Invece di scrivere manualmente gli schemi, incollate un JSON di esempio e lasciate che l'AI ne analizzi la struttura, deduca i tipi, assegni i domini di competenza e suggerisca miglioramenti.
{"en": "...", "fr": "..."}) vengono ridotti a un singolo valore e il numero di proprietà determina quanti domini di competenza sono consentiti.Il ciclo di autocorrezione è ciò che rende affidabile la generazione di schemi. Dopo che l'IA ha prodotto uno schema, questo passa attraverso un validatore che verifica 8 regole riguardanti la correttezza dei tipi, l'assegnazione delle competenze, l'integrità dei riferimenti e la completezza dei dati. Se una regola fallisce, il messaggio di errore specifico viene rinviato all'IA affinché possa risolvere il problema nel tentativo successivo.
revenue: tipo non corrispondente — l'input è un numero ma lo schema indica 'string'number. Tutte le 8 regole vengono superate. Lo schema viene accettato.Questo approccio è molto più affidabile che chiedere all'IA di “fare attenzione ai tipi” nel prompt. Il validatore rileva errori concreti e fornisce all'IA un feedback preciso per correggerli. Scoprite di più su ciascuna regola nella guida Regole di validazione.
Uno schema generato è più di una semplice definizione di tipo. Ogni proprietà include metadati che guidano il processo di arricchimento:
Tipo JSON Schema (string, number, integer, boolean, array, object)
Descrizione contestuale che indica all'AI quali informazioni trovare
Quale dominio di competenza (finanziario, normativo, ecc.) fornisce questo valore
Se questo campo identifica l'entità (search) o deduplica gli array (merge)
Se il campo può essere null, evitando nuovi tentativi non necessari per i dati facoltativi
Se il campo debba essere arricchito in più lingue
Se mantenere invariato il valore originale durante l'arricchimento
Valori di esempio realistici che guidano l'IA verso il formato corretto
L'IA raggruppa le proprietà dello schema in domini di competenza in base al loro significato semantico. Ad esempio, lo schema di un'azienda farmaceutica potrebbe avere domini come “Analista finanziario”, “Esperto normativo” e “Informazioni aziendali”. Questi domini vengono utilizzati dalla strategia multi-competenza per eseguire chiamate LLM parallele e specializzate, ottenendo risultati più approfonditi.
Il numero di domini di competenza è limitato automaticamente in base al numero di proprietà dei suoi dati per evitare un'eccessiva frammentazione:
Dopo che l'AI ha generato uno schema valido, tre fasi deterministiche di post-elaborazione lo affinano in base ai dati di input forniti:
I campi con valori null nell'input vengono contrassegnati automaticamente come nullable, così l'IA non sprecherà tentativi cercando di compilarli.
I contrassegni di chiave di ricerca vengono rimossi dai campi con valori vuoti (null, stringa vuota, zero) poiché non possono contribuire a identificare l'entità.
Tutti i domini di competenza univoci vengono raccolti dallo schema per le metriche e la configurazione della strategia.
Dopo la generazione, è possibile modificare gli schemi utilizzando istruzioni in linguaggio naturale. Digitando un comando, l'AI applica la modifica preservando la struttura dello schema esistente. Ogni modifica produce inoltre 5 suggerimenti per ulteriori miglioramenti.
Aggiungi un campo intero employee_countCrea un oggetto indirizzo nidificato con città e paeseAggiungi descrizioni in francese a tutti i campi di testoDefinire un riferimento alla società madre utilizzando $defsContrassegna il campo del sito web come nullableLe modifiche dell'AI vengono validate utilizzando un sottoinsieme delle regole di generazione (controllo dei tipi, integrità dei riferimenti, coerenza dei domini di competenza) senza confronto con i dati di input, poiché è possibile aggiungere o rimuovere campi intenzionalmente.
Sia la generazione dello schema sia la modifica con IA producono 5 suggerimenti mirati che coprono diverse categorie di miglioramento:
I suggerimenti appaiono come chip cliccabili nell'Editor dello schema: fai clic su uno per compilare automaticamente il campo di modifica AI e applicarlo.