Flexible tool extraction

Strukturierte Datenextraktion: Flexible Schemata

• Problem: Die Verwaltung und Erstellung großer, komplexer JSON-Schemata für die strukturierte Datenextraktion ist zeitaufwendig und kompliziert.
• Lösung (Trick): Verwendung eines einzigen, flexiblen Schemas (z. B. to_json).
• Funktionsweise:
• Das Tool wird so konfiguriert, dass es ein Objekt als Eingabe akzeptiert, das beliebig viele Eigenschaften enthalten kann.
• Die gewünschte Struktur (Namen und Typen der Eigenschaften) wird nicht im Schema, sondern direkt im Prompt definiert.
• Der Prompt weist das LLM an, das Tool (to_json) aufzurufen und die Argumente gemäß der im Prompt definierten Struktur zu übergeben.
• Vorteile:
• Einfache Anpassung: Änderungen an der gewünschten Datenstruktur (z. B. Hinzufügen eines neuen Feldes wie num_topics) erfordern lediglich eine einfache Bearbeitung des Prompts.
• Einschränkungen:
• Die Ergebnisse sind möglicherweise nicht so perfekt wie bei der Verwendung eines dedizierten, fest codierten Schemas.
• Für kritische Extraktionsaufgaben sollte ein spezifisches, hart codiertes Schema verwendet werden.

Takeaways

• Die Verwaltung komplexer, fester JSON-Schemata ist zeitaufwendig und kompliziert.
• Die Lösung ist die Verwendung eines einzigen, flexiblen Schemas (z. B. to_json).
• Die gewünschte Datenstruktur (Namen und Typen) wird nicht im Schema, sondern direkt im Prompt definiert.
• Ein großer Vorteil ist die einfache Anpassung der Datenstruktur durch eine Bearbeitung des Prompts.
• Für kritische Extraktionsaufgaben sollte dennoch ein spezifisches, fest codiertes Schema verwendet werden.