[Offenlegungsvereinbarung 2] Kombination von Schema, Eingabeaufforderung und Validierung: Reduzieren Sie KI-Illusionen und Fehlerrückschreibungen

Direkte Antwort: Das Schema kann es der KI nicht ermöglichen, Halluzinationen vollständig zu beseitigen, aber es kann die Wahrscheinlichkeit, dass Fehler in das System gelangen, erheblich verringern. AI Ready sollte Eingabeaufforderung, Datenschema, Ausgabeschema, Feld-Whitelist, Überprüfungsfehlerbehandlung und menschliche Prüfung in eine Reihe von Prozessen integrieren.

Für wen ist dieser Artikel relevant?#

• AI-Prompt-Word-Ingenieur und Systemintegrationsplaner.

• Backend-Ingenieure, die dafür sorgen müssen, dass die Modellausgabe wieder in JSON geschrieben werden kann.

• Das technische E-Commerce-Team, das die Automatisierung von Produkten, Bestellungen und Kundendienstdaten verarbeitet.

Warum reicht Prompt allein nicht aus?#

Die Eingabeaufforderung kann dem Modell sagen: „Bitte geben Sie JSON zurück“ oder „Erfinden Sie keine Produktinformationen“, aber das Modell kann trotzdem Folgendes tun:

• Nicht vorhandene Felder zurückgeben.

• Korrigieren Sie Preis-, Bestands- oder Materialfehler.

• Erzeugt nicht analysierbares JSON.

• Unerlaubte Versprechungen in Kundensupport-Antworten machen. -Formulieren Sie die Empfehlungen in einer formellen Entscheidung.

Daher erfordert AI Ready eine Aufforderung, gefolgt von einer Validierung. Die Modellausgabe ist nicht das Ende des Prozesses, sondern zu überprüfende Daten.

Schemakontext: Lassen Sie das Modell die verfügbaren Felder verstehen#

Vor dem Senden der Aufgabe sollte das System den notwendigen Schemakontext bereitstellen:

{
  "resource": "product",
  "writable_fields": {
    "draft_short_description": "string, max 280 chars",
    "draft_long_description": "string, max 3000 chars",
    "meta_title": "string, max 70 chars",
    "meta_description": "string, max 155 chars"
  },
  "read_only_fields": ["sku", "price", "stock_quantity", "certifications"],
  "required_output_fields": ["draft_short_description", "meta_description"]
}

Dadurch weiß das Modell, in welche Felder geschrieben werden kann und auf welche nur verwiesen werden kann.

Ausgabeschema: Ermöglichen Sie dem System die Überprüfung#

{
  "type": "object",
  "required": ["draft_short_description", "meta_description"],
  "additionalProperties": false,
  "properties": {
    "draft_short_description": {
      "type": "string",
      "maxLength": 280
    },
    "meta_description": {
      "type": "string",
      "maxLength": 155
    },
    "faq": {
      "type": "array",
      "maxItems": 5
    }
  }
}

„additionalProperties: false“ ist wichtig, da es verhindert, dass das Modell selbst Felder hinzufügt.

Was tun, wenn die Verifizierung fehlschlägt?#

Beheben Sie nicht automatisch alle Fehler. Empfohlene hierarchische Verarbeitung:

• JSON kann nicht geparst werden: Das Modell muss es erneut versuchen. Wenn es immer noch fehlschlägt, wird es manuell behandelt.

• Wenn die Feldlänge größer ist: Sie können eine Kürzung des Modells beantragen.

• Verbotenes Feld erscheint: Ausgabe ablehnen und Ereignis protokollieren.

• Die Produktdaten sind inkonsistent: Es wird eine menschliche Prüfung durchgeführt.

• Engagements mit hohem Risiko: Risiken abfangen und kennzeichnen.

Prompt-Designbeispiel#

你是電商商品內容助理。
只能根據 data.attributes 與 data.product_name 產生內容。
不得新增價格、保固、認證、醫療效果或庫存資訊。
輸出必須符合 output_schema。
如果資料不足，請在 notes 欄位列出需要人工補充的資訊。

Das Ziel von Prompt besteht nicht darin, das Modell „frei spielen“ zu lassen, sondern ihm zu ermöglichen, bestimmte Aufgaben innerhalb der Grenzen des Systems zu erledigen.

Eine menschliche Prüfung kann nicht weggelassen werden.#

Selbst wenn die Schemaüberprüfung erfolgreich ist, bedeutet dies nicht, dass der Inhalt unbedingt korrekt ist. Schema kann nur das Format überprüfen, nicht die Geschäftsfakten. Der folgende Inhalt wird für die menschliche Prüfung empfohlen:

• Produktseiten mit hohem Traffic.

• Regulierungssensible Kategorien.

• Preise, Rabatte, Rückerstattungen.

• Medizinische, lebensmittel- und sicherheitsbezogene Beschreibungen.

• Mehrsprachiger hochwertiger Markt.

FAQ#

Kann Schema KI-Illusionen vollständig beseitigen?#

kann nicht. Schema kann Formate und Felder einschränken, um die Wahrscheinlichkeit zu verringern, dass Fehler in das System gelangen, es erfordert jedoch weiterhin Datenüberprüfung, Faktenprüfung und menschliche Prüfung.

Ist Prompt Engineering immer noch wichtig?#

Wichtig, aber es sollte in Verbindung mit Schema, Validierung, Berechtigungen und Auditing verwendet werden. Sich allein auf die Schnelligkeit zu verlassen, um Systemrisiken zu kontrollieren, reicht nicht aus.

Unter welchen Umständen kann ein automatisches Zurückschreiben durchgeführt werden?#

Nur risikoarme, rollbackbare, feldbeschränkte und validierte Inhalte sind für das automatische Zurückschreiben geeignet, z. B. interne Entwürfe oder Bild-ALT-Kandidaten. Die offizielle Seite wird weiterhin zur Überprüfung empfohlen.

Quellen#

• JSON-Schema, https://json-schema.org/
• Google Search Central: Einführung in strukturierte Daten, https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/intro-structured-data