Wymagania: W erze dużych modeli AI różne branże wdrażają AI, aby pomóc nam analizować dane. Niektóre są wywoływane przez języki programowania. Chcemy, aby duże modele AI generowały dane strukturyzowane w JSON. Jak możemy zweryfikować, czy ciągi JSON generowane przez modele AI odpowiadają typom zdefiniowanym przez nasze podejście obiektowe?
JsonSchema.Net
Czasami możesz potrzebować sprawdzić, czy obiekt JSON jest poprawnie sformatowany (z odpowiednimi typami klucza i wartości), albo chcesz dodać komentarze do danych. Właśnie tutaj przydaje się schemat JSON. Podobnie jak schemat XML, schemat JSON definiuje wzorzec dla danych JSON. Walidator schematu JSON może zweryfikować, czy dany obiekt JSON spełnia wymagania zdefiniowane przez schemat JSON i dostarczyć aplikacji dodatkowe informacje o danych. Ta ocena może służyć jako krok przygotowawczy przed deserializacją i jest bardzo przydatna.
Źródło:Logowanie do linku jest widoczne.
Dokumentacja:Logowanie do linku jest widoczne.
Obecnie znanych jest sześć wersji specyfikacji schematu JSON:
- Szkic 3
- Szkic 4
- Szkic 6
- Szkic 7
- Draft 2019-09
- Draft 2020-12
Zespół JSON Schema zaleca użycie Draft 7 lub 2020-12. JsonSchema.Net wspierać Draft 6 i nowsze.
Podstawowy tutorial
Definiujemy obiekt dla osoby, a następnie generujemy schemat. Kod wygląda następująco:
Wyniki są następujące:
{
"typ": [
"obiekt",
"null"
],
"własności": {
"Imię": {
"typ": [
"sznurek",
"null"
]
},
"Email": {
"typ": [
"sznurek",
"null"
]
},
"Wiek": {
"type": "integer"
},
"Address": {
"typ": [
"array",
"null"
],
"items": {
"typ": [
"obiekt",
"null"
],
"własności": {
"Lokalizacja": {
"typ": [
"sznurek",
"null"
]
},
"ZipCode": {
"type": "integer"
}
},
"wymagany": [
"Lokalizacja",
"Kod pocztowy"
]
}
}
},
"wymagany": [
"Imię",
"Email",
"Wiek",
"Adres"
]
}
Jak pokazano poniżej:
Korzystając ze wzorca buildera, kod wygląda następująco:
(Koniec) |
Opublikowano2 minuty temu
|
|
|
|
Ziemianin|
Opublikowano51 sekund temu
|
