[Accordo di divulgazione 2] Combinazione di schema, prompt e convalida: ridurre l'illusione dell'IA e il writeback degli errori

Risposta diretta: lo schema non può consentire all'IA di eliminare completamente le allucinazioni, ma può ridurre significativamente la possibilità che errori entrino nel sistema. AI Ready dovrebbe integrare prompt, schema dei dati, schema di output, whitelist dei campi, gestione degli errori di verifica e revisione umana in una serie di processi.

A chi è rivolto questo articolo?#

• Ingegnere di parole tempestive AI e pianificatore di integrazione di sistemi.

• Ingegneri di backend che devono rendere l'output del modello scrivibile su JSON.

• Il team tecnico dell'e-commerce che sta elaborando l'automazione di prodotti, ordini e dati del assistenza clienti.

Perché il solo Prompt non è sufficiente?#

Il prompt può indicare al modello "restituisci JSON" o "non inventare le informazioni sul prodotto", ma il modello potrebbe comunque:

• Restituisce campi inesistenti.

• Correggere errori di prezzo, stock o materiali.

• Produce JSON non analizzabili.

• Fare promesse non autorizzate nelle risposte del assistenza clienti. -Scrivere le raccomandazioni in una decisione formale.

Pertanto, AI Ready richiede una richiesta seguita da una convalida. L'output del modello non è la fine del processo, ma un dato da verificare.

Contesto dello schema: lascia che il modello comprenda i campi disponibili#

Prima di inviare l'attività, il sistema dovrebbe fornire il contesto dello schema necessario:

{
  "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"]
}

Ciò consente al modello di sapere in quali campi è possibile scrivere e a quali è possibile solo fare riferimento.

Schema di output: consente al sistema di verificare#

{
  "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" è importante perché impedisce al modello di aggiungere campi autonomamente.

Cosa fare quando la verifica fallisce?#

Non correggere automaticamente tutti gli errori. Elaborazione gerarchica suggerita:

• Impossibile analizzare JSON: è necessario riprovare il modello. Se il problema persiste, verrà gestito manualmente.

• Se la lunghezza del campo supera: è possibile richiedere l'accorciamento del modello.

• Viene visualizzato il campo proibito: rifiuta l'output e registra l'evento.

• I dati del prodotto non sono coerenti: verrà eseguita una revisione umana.

• Impegni ad alto rischio: intercettare e segnalare i rischi.

Esempio di progettazione rapida#

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。

L'obiettivo di Prompt non è lasciare che il modello "giochi liberamente", ma consentirgli di completare compiti specifici entro i confini del sistema.

La revisione umana non può essere omessa.#

Anche se la verifica dello schema viene superata, ciò non significa che il contenuto sia necessariamente corretto. Lo schema può verificare solo il formato, non i fatti aziendali. Per la revisione umana si consiglia il seguente contenuto:

• Pagine di prodotti ad alto traffico.

• Categorie sensibili alla regolamentazione.

• Prezzi, sconti, rimborsi.

• Descrizioni mediche, alimentari e relative alla sicurezza.

• Mercato multilingue ad alto valore.

Domande frequenti#

Schema può eliminare completamente le illusioni dell'IA?#

non può. Lo schema può limitare formati e campi per ridurre la possibilità che errori entrino nel sistema, ma richiede comunque la verifica dei dati, il controllo dei fatti e la revisione umana.

Prompt Engineering è ancora importante?#

Importante, ma dovrebbe essere utilizzato insieme a schema, convalida, autorizzazioni e controllo. Affidarsi solo alla tempestività per controllare i rischi del sistema non è sufficiente.

In quali circostanze è possibile eseguire il writeback automatico?#

Solo il contenuto a basso rischio, reversibile, con limitazioni sul campo e convalidato è adatto per il writeback automatico, ad esempio bozze interne o candidati ALT di immagini. Si consiglia comunque la pagina ufficiale per la revisione.

Riferimenti#

• Schema JSON, https://json-schema.org/
• Google Search Central: introduzione ai dati strutturati, https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/intro-structured-data