Quando faltam dados
Parte da seção Técnicas de prompting do Journey de AI Prompts da Coddy. Lição 13 de 24.
Prompts de extração geralmente pedem algo que simplesmente não consta no texto. Um modelo pequeno então preenche a lacuna de alguma forma: com uma string vazia, um espaço reservado ou, pior ainda, um valor inventado. Um programa que lê o JSON não consegue distinguir nenhuma dessas opções de dados reais.
Extract the hotel name, city and nightly price from this review: "Loved our stay at Hotel Mira, great breakfast!" Return only a JSON object with the keys "hotel", "city" and "price".{"hotel": "Hotel Mira", "city": "", "price": ""}
Adicione uma frase, Use null para tudo o que a avaliação não disser, e o mesmo prompt retorna {"hotel": "Hotel Mira", "city": null, "price": null}. Em JSON, null significa ausência de valor: o código pode verificar isso e perguntar ao cliente, em vez de armazenar uma cidade vazia ou um preço inventado.
Desafio
MédioO chat já mostra uma extração que deu errado: a mensagem não informa um preço, mas a IA inventou um. Com uma pergunta de acompanhamento, obtenha o JSON novamente, tratando corretamente o preço ausente.
A resposta da IA deve:
- Ser um objeto JSON com product, color e price
- Definir price como null
Esta lição inclui um quiz rápido. Comece a lição para respondê-lo e acompanhar seu progresso.
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3Saída Estruturada
Tabelas a partir de textoExtraia dados como JSONQuando faltam dadosPreencha um modeloRecapitulação: saída estruturada