[Acuerdo de divulgación 2] Combinación de esquema, aviso y validación: reducir la ilusión de IA y la reescritura de errores

Respuesta directa: Schema no puede permitir que la IA elimine por completo las alucinaciones, pero puede reducir significativamente la posibilidad de que se produzcan errores en el sistema. AI Ready debe integrar mensajes, esquemas de datos, esquemas de salida, listas blancas de campos, manejo de fallas de verificación y revisión humana en un conjunto de procesos.

¿A quién va dirigido este artículo?#

• Ingeniero de palabras clave de IA y planificador de integración de sistemas.

• Ingenieros de backend que necesitan hacer que la salida del modelo se pueda volver a escribir en JSON.

• El equipo técnico de comercio electrónico que está procesando la automatización de productos, pedidos y datos de atención al cliente.

¿Por qué Prompt por sí solo no es suficiente?#

El mensaje puede decirle al modelo "devuelva JSON" o "no invente información del producto", pero el modelo aún puede:

• Devolver campos inexistentes.

• Corregir errores de precio, stock o materiales.

• Produce JSON no analizable.

• Hacer promesas no autorizadas en las respuestas de atención al cliente. -Escribir las recomendaciones en una decisión formal.

Por lo tanto, AI Ready requiere un aviso seguido de una validación. El resultado del modelo no es el final del proceso, sino datos que deben verificarse.

Contexto del esquema: permita que el modelo comprenda los campos disponibles#

Antes de enviar la tarea, el sistema debe proporcionar el contexto del esquema necesario:

{
  "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"]
}

Esto le permite al modelo saber en qué campos se puede escribir y a cuáles solo se puede hacer referencia.

Esquema de salida: permitir que el sistema verifique#

{
  "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` es importante porque evita que el modelo agregue campos por sí solo.

¿Qué hacer cuando falla la verificación?#

No corrija automáticamente todos los errores. Procesamiento jerárquico sugerido:

• JSON no se puede analizar: se requiere que el modelo vuelva a intentarlo. Si aún falla, se manejará manualmente.

• Si la longitud del campo excede: puede solicitar que se acorte el modelo.

• Aparece el campo prohibido: rechaza la salida y registra el evento.

• Los datos del producto son inconsistentes: se realizará una revisión humana.

• Compromisos de alto riesgo: interceptar y señalar riesgos.

Ejemplo de diseño rápido#

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。

El objetivo de Prompt no es permitir que el modelo "juegue libremente", sino permitirle completar tareas específicas dentro de los límites del sistema.

No se puede omitir la revisión humana.#

Incluso si se aprueba la verificación del esquema, no significa que el contenido sea necesariamente correcto. Schema solo puede verificar el formato, no los hechos comerciales. Se recomienda el siguiente contenido para revisión humana:

• Páginas de productos de alto tráfico.

• Categorías sensibles a la regulación.

• Precios, descuentos, devoluciones.

• Descripciones médicas, alimentarias y relacionadas con la seguridad.

• Mercado multilingüe de alto valor.

Preguntas frecuentes#

¿Puede Schema eliminar por completo las ilusiones de la IA?#

no puedo. Schema puede limitar formatos y campos para reducir la posibilidad de que ingresen errores al sistema, pero aún requiere verificación de datos, verificación de hechos y revisión humana.

¿Sigue siendo importante la ingeniería rápida?#

Importante, pero debe usarse junto con el esquema, la validación, los permisos y la auditoría. Depender únicamente del aviso para controlar los riesgos del sistema no es suficiente.

¿En qué circunstancias se puede realizar la reescritura automática?#

Solo el contenido de bajo riesgo, revertible, con campos restringidos y validado es adecuado para la reescritura automática, como borradores internos o imágenes candidatas a ALT. Aún se recomienda revisar la página oficial.

Referencias#

• Esquema JSON, https://json-schema.org/
• Google Search Central: introducción a los datos estructurados, https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/intro-structured-data