Detete propriedades de esquema cujos valores variam entre modelos ou entre execuções e corrija-as antes que poluam os seus dados — para enriquecimentos reproduzíveis, comparáveis e precisos.
O Entity Enricher trata os LLM como bases de conhecimento consultáveis. Isso só funciona quando o nome de uma propriedade fixa uma única resposta reproduzível. Uma propriedade como annual_revenue não o faz: que ano fiscal? Que moeda? Milhões ou unidades? Cada modelo — e cada nova execução do mesmo modelo — é livre de escolher um enquadramento diferente, por isso os valores divergem mesmo quando nenhum modelo está errado.
As propriedades voláteis prejudicam tudo a jusante: a fusão multimodelo vê conflitos que são, na verdade, diferenças de enquadramento, e as dispersões de consistência do benchmark aumentam por motivos que nada têm a ver com a qualidade do modelo. A verificação de não-determinismo encontra estas propriedades e diz-lhe como as fixar.
Cada propriedade sinalizada é classificada numa de quatro causas, cada uma com a sua própria solução:
| Causa | Exemplo | Solução |
|---|---|---|
| Temporal | ceo, stock_priceceo_2025 | Um facto variável sem data de referência — fixe o período ou reestruture num array indexado por período. |
| Ambíguo | annual_revenuerevenue_fy2024_usd_millions | O nome não fixa a unidade, a moeda, o período ou o âmbito — incorpore o enquadramento em falta no nome ou na descrição. |
| Subjetivo | reputationesg_risk_rating_sustainalytics | Sem verdade objetiva de referência — substitua por um proxy mensurável ou por uma escala fixa; caso contrário, permanece sinalizada como informativa. |
| Valores múltiplos | top_competitorstop_3_competitors_by_revenue | Várias respostas igualmente corretas, normalmente uma lista sem limites — limite-a e indique o critério de ordenação. |
Renomear não é a única correção: para propriedades de esquema, o analisador também propõe uma correção da descrição que fixa o enquadramento em falta. Uma descrição mais precisa chega à IA de enriquecimento exatamente como o nome, mas nunca quebra o seu contrato de dados — por isso é a solução preferida para esquemas já em uso.
Depois de gerada uma amostra, o analisador revê-a. Os renomeamentos inequívocos são aplicados automaticamente a chaves inventadas pela IA (nunca a campos que você próprio nomeou) e as correções estruturais são reenviadas ao gerador durante um máximo de dois ciclos de correção. As amostras fundamentadas em documentos anexados são ignoradas — os seus valores provêm do documento de origem, não da memória do modelo.
Depois de um schema gerado ser guardado, uma passagem posterior anota cada propriedade com o respetivo nível de não-determinismo. Este passo é de melhor esforço: se falhar, a geração em si não é afetada.
O botão Verificar novamente analisa apenas as propriedades que ainda não têm anotação e passa a uma reanálise completa assim que todas as propriedades estiverem anotadas.
O JSON de amostra que cola para a criação de schemas pode ser analisado sem estado — obtém um relatório de nomes de propriedades arriscados sem que nada seja modificado.
A verificação é apenas consultiva. Nunca bloqueia a geração, nunca rejeita um enriquecimento e as suas anotações são removidas de todos os prompts enviados aos modelos de enriquecimento — informa-o a si, não a IA.
As propriedades sinalizadas mostram um selo «varia» no Editor de Esquemas: âmbar para risco médio, vermelho para risco alto. Ao passar o cursor sobre o selo, aparece a nota do analisador a explicar o que varia e porquê. As propriedades consideradas determinísticas não têm selo.
Um veredito é emitido sobre o nome e a descrição de uma propriedade em conjunto — por isso, renomear uma propriedade ou editar a sua descrição remove a respetiva anotação. O editor destaca essas propriedades como desatualizadas e oferece uma reverificação, que analisa apenas o que está em falta. É exatamente o que pretende depois de aplicar um renomeamento sugerido: a reverificação confirma se o novo nome é determinístico.
A verificação pode ser desativada por schema a partir do menu de opções adicionais do Editor de Schemas. Quando desativada, a passagem pós-geração é ignorada e os selos, o botão Verificar novamente e os avisos de desatualização ficam ocultos. As anotações existentes são mantidas (apenas ocultas) e reativar a verificação num schema que nunca foi analisado executa-a automaticamente.
Os schemas gerados a partir de documentos anexados começam com a verificação desativada: os seus valores são transcritos do documento de origem, pelo que a variância de execução para execução no conhecimento do modelo não se aplica.
As notas do analisador são escritas no idioma da sua interface — um utilizador francês vê explicações em francês; um japonês, em japonês. Os nomes de propriedades sugeridos permanecem em inglês, seguindo as convenções de nomenclatura de esquemas.
Cada análise é uma chamada de modelo real (barata), registada como o seu próprio prompt no registo e deduzida dos créditos como qualquer outra utilização de IA. As reverificações incrementais só pagam pelas propriedades efetivamente analisadas.
A própria geração de schemas é instruída para produzir nomes e descrições determinísticos (períodos fixos, unidades, critérios de ordenação), pelo que a maioria dos schemas sai limpa e o analisador só tem de apanhar os casos que escapam.
A verificação está disponível programaticamente:
| Superfície | Descrição |
|---|---|
POST /api/schema/analyze-sample | Analise JSON de amostra colado — relatório sem estado, nada é modificado |
POST /api/schema/saved/{id}/analyze | Analise um esquema guardado e escreva anotações — incremental por predefinição; force=true reanalisa tudo |
analyze_sample_determinism | Ferramenta MCP — o mesmo relatório de amostra sem estado a partir do Claude ou de qualquer cliente MCP |
analyze_schema_determinism | Ferramenta MCP — anote um esquema guardado; combine com edit_schema para aplicar um renomeamento sugerido |
Consulte a Referência da API e o guia do MCP Server para autenticação e o catálogo completo de ferramentas.