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从非结构化文档提取带校验的字段

把文章或文档转成带固定字段的 JSON 记录,并将数据校验留在应用侧。

目标

批量提取文档中的指定元数据,形成可校验结构,供后续检索、审核或导入。

步骤

  1. 定义 Pydantic/JSON Schema 字段及枚举范围,准备仅含虚构内容的文章和边界样例。 [extract]
  2. 按 notebook 的 tool-use extraction 模式提交输入文本和字段定义,逐类测试摘要、实体或情绪输出。 [extract]
  3. 校验必填、类型、枚举和原文依据;把不能确认的值标为缺失,不补猜测。 [extract]

验证方式

合法样例符合 schema,错别字/缺字段/超范围样例被应用层拒绝或标记待复核。

故障处理

若工具调用没给完整对象,检查 schema required 与输入边界;避免把模型解释文字当数据字段。

权限边界

前置条件

权限边界

限制

结构化结果只是解析候选,业务真值和文档来源需要独立校验;不要用于自动做资格/付款决定。

固定上游来源

https://github.com/anthropics/anthropic-cookbook/blob/9c1e493ddd2b82df399d2a61b9c806c539e18be6/tool_use/extracting_structured_json.ipynb

仓库
anthropics/anthropic-cookbook
文件路径
tool_use/extracting_structured_json.ipynb
固定提交
9c1e493ddd2b82df399d2a61b9c806c539e18be6
来源检查
2026-10-14 · 已按固定上游来源核对

仓库指标

以下数字属于上游仓库整体,不代表单个 Skill 或指南的点赞/热度。

Stars
未取得
Forks
未取得
观测时间
未取得

尚未取得指标快照。

许可证: MIT

主主题

把电商活动资料整理成可复核周报

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