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JSON Schema

Uno schema JSON definisce un contratto formale per i tuoi dati. Progettare uno schema chiaro e aderente al dominio riduce errori di comprensione; conoscere i limiti (performance, rigidità) evita sorprese in produzione.

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Uno schema JSON definisce un contratto formale per i tuoi dati.
JSON Schema è uno standard che serve a descrivere come deve essere fatto un documento JSON

JSON Schema

Un JSON Schema è uno standard che serve a descrivere in modo formale come deve essere fatto un documento JSON. Permette di definire quali campi sono presenti, quali sono obbligatori, che tipo di dati devono contenere (stringhe, numeri, array, oggetti), e quali regole devono rispettare, come valori minimi, formati specifici o lunghezze massime.
Prima di scrivere lo schema, rispondi a:

  • Quali campi sono obbligatori per il mio workflow?
  • Quali valori devono essere numerici/date/enum?
  • Ci sono ripetizioni o gerarchie (array di oggetti, nested) da modellare?

Queste decisioni guideranno le tue scelte su required, type, format, enum e struttura ad oggetti/array.

Come realizzare un buon schema:

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Sii descrittivo e specifico

Nomi chiari (routing_number vs number) e descrizioni aiutano il modello a individuare al meglio i tuoi dati; aggiungi description per ogni campo.

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Usa tipi corretti

Usa number per importi, e se vuoi una data, specifica il formato stringa e specifica il formato (es: YYYY-MM-DD); evita di estrarre valori numerici come stringhe se poi devi calcolare su di essi.

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Fallback e normalizzazione

Prevedi campi opzionali, pattern regex per formati comuni e utilizza gli enum per i valori dei campi codificati.

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Perfeziona l’input

Verifica la qualità del documento in input per ottimizzare il consumo di token e agevolare la comprensione da parte dell'LLM

Richiedi un account di prova (che ti consente di lavorare su circa 100 pagine; costruisci il tuo schema nel playground.

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Limitazioni e Rischi

1

Ambiguità semantica

Lo schema da solo non disambigua campi con nomi simili. Ad esempio, una fattura può contenere “Imponibile”, “IVA” e “Totale”: senza indicazioni, KeXtract™ potrebbe estrarre il valore sbagliato. Usa il campo description per specificare cosa cercare.
2

Affidabilità e precisione

Schemi eccessivamente annidati o con composizioni complesse possono ridurre l’affidabilità dell’estrazione. L’API di validazione segnala schemi non conformi alle limitazioni della piattaforma.
3

Rigidità VS Flessibilità

Uno schema troppo specifico (es. molti campi required) può fallire su documenti con layout variabile; uno schema troppo generico estrae dati poco utilizzabili.

Analizza le risposte e raffina il tuo schema

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