Extraction पैटर्न और "Unknown" सँभाल

अनुमान न लगाने दें

Extraction (नाम, तिथियाँ, राशियाँ, entities) LLM के सबसे भरोसेमंद उपयोगों में है, अगर आप विफलता के मामले को नियंत्रित करें। मॉडल से कहें कि सिर्फ़ पाठ उपयोग करे, अनुपस्थित fields के लिए null या "unknown" लौटाए, मान जैसे लिखे हैं वैसे (या निर्दिष्ट normalised रूप जैसे ISO तिथियाँ) कॉपी करे, और वैकल्पिक रूप से हर मान का समर्थन करने वाला उद्धरण लौटाए ताकि आप जाँच सकें कि वह स्रोत में है। ग़ायब field वाला एक उदाहरण जोड़ें। फिर कोड में जाँचें कि हर लौटाया उद्धरण वाक़ई इनपुट का substring है।

Extraction prompt

प्रमाण-उद्धरण और स्पष्ट null माँगता है। उदाहरण; यहाँ चलाया नहीं गया।

Extract the fields from <email>. Use ONLY the email text.
Return JSON: {"order_id": str|null, "amount": number|null, "quote_order": str|null, "quote_amount": str|null}
If a field is not stated, use null. Each quote must be copied exactly from the email.

<email>
Hi, my order 4821 was delayed. Please advise.
</email>

Expected: {"order_id": "4821", "amount": null, "quote_order": "order 4821", "quote_amount": null}

जिन formats को आप नियंत्रित करते हैं उन्हें normalise करें

ISO तिथियाँ (2026-10-02) और मुद्रा चिह्न के बिना सादी संख्याएँ माँगें, और कोड में parse करें।

त्वरित जाँच: समर्थक उद्धरण क्यों माँगें?

• Validation छोड़ने के लिए
• उत्तर लंबा करने के लिए
• कोड जाँच सकता है कि हर मान स्रोत में है
• मॉडल बदलने के लिए