3,583 papers
arXiv:2510.08623 88 8 окт. 2025 г. PRO

PARSE: автоматическая оптимизация JSON-схем для точной экстракции данных из текста

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Обнаружено: LLM видит поле "price": {"type": "string"} и выбирает формат случайно — "1890000", "1 890 000 ₽" или "₽1,890,000". Схемы для программистов двусмысленны для моделей. PARSE позволяет автоматически превращать схемы в чёткие инструкции для LLM, добавляя детальные описания полей и строгие правила валидации. ARCHITECT один раз оптимизирует схему через синтетические примеры и анализ ошибок (5-6 итераций), SCOPE выполняет экстракцию с трёхступенчатой проверкой — 92% ошибок ловится сразу, а RELAY возвращает данные в исходный формат схемы.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с