Mehmet
Admin
Model çıktısını doğrudan sonraki otomasyon adımına vermek yerine önce JSON olarak ayrıştırın, sonra alanları ve iş kurallarını doğrulayın. Geçerli JSON olması içeriğin doğru veya izin verilen değerlerde olduğunu göstermez. Örneğin tutarın metin yerine sayı olması kadar negatif olup olamayacağı da önemlidir.
Bu şema sınıflandırmanın doğru olduğunu kanıtlamaz; yalnız çıktının belirlenen biçimde olmasını denetler. Yanlış sınıflandırmayı ölçmek için bilinen örnek taleplerle ayrı karşılaştırma gerekir. Yeniden deneme kullanıyorsanız sayısını sınırlayın ve son başarısızlığı incelemeye ayırın; aynı bozuk çıktıyı sonsuza kadar döndürmeyin.
Çıktı sözleşmesini açık yazın
Varsayımsal bir destek sınıflandırıcısı yalnız kategori ve öncelik döndürsün. Kategori fatura, teknik veya diğer; öncelik düşük, normal veya yüksek olsun. Beklenmeyen serbest açıklamayı karar alanı olarak kullanmak yerine sınırlı değerler tanımlamak sonraki adımı daha anlaşılır kılar.Ayrıştırma ve doğrulamayı ayrı kurun
- Beklenen alanları belirleyin. Zorunlu alanları, türleri ve izin verilen değerleri yazın. Boş değer ile alanın hiç bulunmamasının aynı anlama gelip gelmediğini kararlaştırın.
- Yapılandırılmış çıktı desteğini kullanın. Kullandığınız araç destekliyorsa JSON Schema tanımlayın. Destek yoksa açık bir örnek verin, fakat yine kendi doğrulama adımınızı koruyun.
- Gerçek çıktıyı ayrıştırın. JSON öncesinde açıklama veya Markdown kod çiti bulunuyorsa bunları sessizce doğru veri sanmayın. Kaynağın niçin sözleşmeden çıktığını görün.
- İş kuralını uygulayın. Geçersiz kategoriyi varsayılan yüksek önceliğe çevirmek yerine ayrı hata koluna alın. Hatalı veriden dış işlem başlatmayın.
- Üç örneği deneyin. Geçerli nesne, eksik alan ve izin verilmeyen değer ile beklenen yönlendirmeyi kontrol edin.
Küçük bir şema örneği
JSON:
{
"type": "object",
"properties": {
"kategori": {"enum": ["fatura", "teknik", "diğer"]},
"oncelik": {"enum": ["düşük", "normal", "yüksek"]}
},
"required": ["kategori", "oncelik"],
"additionalProperties": false
}Bu şema sınıflandırmanın doğru olduğunu kanıtlamaz; yalnız çıktının belirlenen biçimde olmasını denetler. Yanlış sınıflandırmayı ölçmek için bilinen örnek taleplerle ayrı karşılaştırma gerekir. Yeniden deneme kullanıyorsanız sayısını sınırlayın ve son başarısızlığı incelemeye ayırın; aynı bozuk çıktıyı sonsuza kadar döndürmeyin.
