背景条件
非構造化AIの出力は、企業システムにアクセスするための追加処理を必要とし、データ処理のコストを30%以上増加させる。
機能的実現
- 出力テンプレートの定義StructuredOutputAgent クラスを使用して、JSON/XML フォーマットを指定します。
- フィールドマッピング設定スキーマ・パラメーターを介して自然言語と構造化フィールドを関連付ける
- データ検証ルール数値範囲の検証のための数学的知能の統合
- 変換アダプターCSV/Excelやその他の一般的なフォーマットへの変換をサポートします。
典型例
市場調査レポートの自動化
- リサーチ・インテリジェンスが生のコメントを収集
- 商品の特徴-感情傾向-キーワード」の三項対立を抽出する構造化インテリジェンス
- BIツールに直接インポートできるデータシートの自動生成
ベストプラクティス
エンタープライズETLパイプラインとのシームレスな接続を実現するために、LangChain統合と組み合わせる前に、小さなサンプルで出力テンプレートの妥当性をテストすることをお勧めします。
この答えは記事から得たものである。PraisonAI：複雑なタスクの自動化ソリューションを簡素化するローコードマルチインテリジェントボディフレームワークについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " PraisonAIの構造化出力インテリジェンスでデータ処理プロセスを改善するには？
