Tornar a IA previsível: o papel fundamental do esquema JSON

A IA está cada vez mais presente nas nossas aplicações. É capaz de gerar JSON complexo, extrair dados de documentos ou fornecer respostas estruturadas. Mas há um problema: a IA pode cometer erros, omitir campos ou até inventar informações.

É aqui que um JSON Schema se torna essencial. Funciona como uma estrutura para verificar se as respostas da IA seguem rigorosamente a estrutura esperada, garantindo que os seus dados permaneçam fiáveis e utilizáveis nas suas aplicações 4D.

Por que razão o Esquema JSON é importante ao utilizar IA

Um Esquema JSON permite-lhe:

• Validar automaticamente as respostas produzidas pela IA
• Detetar erros, inconsistências ou campos em falta
• Enviar esses erros de volta à IA para correção automática
• Garantir dados utilizáveis, mesmo que o modelo evolua ou cometa erros

Na prática, o esquema funciona como uma rede de segurança, permitindo-lhe continuar a beneficiar do poder da IA, mantendo um formato previsível e controlado para as suas aplicações 4D.

Utilizar o JSON Schema com o 4D AI Kit

O 4D AI Kit inclui uma funcionalidade muito útil: a capacidade de solicitar à IA que devolva uma resposta JSON estruturada de acordo com um esquema específico.

Isto permite-lhe definir exatamente:

• os campos esperados,
• os seus tipos,
• e até mesmo certas restrições (valores permitidos, intervalos numéricos, etc.).

Esta abordagem é detalhada em duas publicações do blogue da 4D: uma focada em Saídas Estruturadas, que instrui explicitamente a IA a cumprir um formato de resposta predefinido, e outra que apresenta o analisador JSON Schema Draft 2020-12, compatível com a norma mais recente e que permite uma validação mais rigorosa e expressiva do JSON gerado pela IA.

Exemplo: Análise de Texto e Extração de Entidades

Imagine que está a utilizar uma API de análise de texto para reconhecer entidades numa frase. Uma resposta da IA poderia ser semelhante a esta:

{
  "model": "gpt-text-analyzer-v2",
  "input": "Steve Jobs fundou a Apple em Cupertino.",
  "entities": [
    { "type": "PERSON", "text": "Steve Jobs", "confidence": 0.98 },
    { "type": "ORG", "text": "Apple", "confidence": 0.95 },
    { "type": "LOCATION", "text": "Cupertino", "confidence": 0.93 }
  ]
}

O esquema JSON de validação

Para garantir que a IA respeita esta estrutura, pode definir um esquema JSON compatível com o Draft 2020-12:

{
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema#",
  "title": "Resposta da Análise de Texto da IA",
  "type": "object",
  "properties": {
    "model": { "type": "string" },
    "input": { "type": "string" },
    "entities": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "type": { "type": "string", "enum": ["PERSON", "ORG", "LOCATION"] },
          "text": { "type": "string" },
          "confidence": { "type": "number", "minimum": 0, "maximum": 1 }
        },
        "required": ["type", "text", "confidence"]
      }
    }
  },
  "required": ["model", "input", "entities"]
}

Este esquema garante a estrutura dos dados devolvidos pela IA. O JSON Schema não valida a relevância semântica das respostas, mas impõe uma estrutura rigorosa que permite que as suas aplicações 4D funcionem com dados fiáveis e utilizáveis.

O Prompt do Sistema: Definindo o Comportamento da IA

O prompt do sistema é essencial. Define o papel da IA e impõe uma disciplina rigorosa no formato de saída.

É um motor de análise de texto de IA.

A sua tarefa é analisar o texto fornecido e extrair entidades nomeadas.

Deve identificar:
- pessoas (PERSON)
- organizações (ORG)
- locais (LOCATION)

Devolva o resultado estritamente como um objeto JSON que siga o JSON Schema fornecido.
Não adicione quaisquer campos extra.
Não adicione explicações ou texto fora do JSON.
Se não for encontrada nenhuma entidade, devolva uma matriz vazia para "entities".

Esta instrução:

• define claramente a tarefa,
• reafirma explicitamente as restrições,
• limita fortemente os desvios criativos em relação ao modelo.

Implementação com o 4D AI Kit

Vamos agora ver como implementar este mecanismo no lado 4D utilizando o 4D AI Kit.

Configuração do chat e do esquema

Neste exemplo, o esquema JSON e o prompt do sistema são armazenados nos recursos da aplicação e explicitamente passados para o modelo durante a chamada.

// Retrieve the system prompt
var $systemPrompt:=File("/RESOURCES/prompt.txt").getText()
// Retrieve the JSON Schema to validate the AI response
var $schema:=JSON Parse(File("/RESOURCES/schema.json").getText())
// Define chat parameters
var $params:=cs.AIKit.OpenAIChatCompletionsParameters.new()
$params.model:="gpt-text-analyzer-v2"
$params.response_format:={\
   type: "json_schema"; \
   json_schema: {name: "analyse_schema"; schema: $schema}}
// Create AI chat helper
var $ai:=cs.AIKit.OpenAI.new($openAIKey)
var $chatHelper:=$ai.chat.create($systemPrompt; $params)

Com esta configuração, a IA sabe exatamente qual o formato que deve produzir, o que reduz significativamente os erros.

Chamar a IA

Depois de configurados o esquema e o formato de resposta, basta chamar a IA e fornecer o texto a analisar.

// Send the user prompt to the AI
var $userPrompt:="Steve Jobs founded Apple in Cupertino."
var $result:=$chatHelper.prompt($userPrompt)
// Convert AI response to object
var $response:=JSON Parse($result.choice.message.text)

Validação da resposta da IA e tratamento de erros

Mesmo quando é fornecido um esquema, é essencial validar a resposta no lado do 4D antes de a utilizar. A IA pode produzir uma resposta inválida devido a truncamento, erros de geração ou contexto ambíguo.

// Validate the JSON against the schema
var $validation:=JSON Validate($response; $schema)
// Handle validation errors
If (Not($validation.success))
   // If the JSON is invalid, build an error prompt to send back to the AI
   var $errorPrompt:=\
      "The JSON you returned does not match the expected schema. "+\
      "Here are the validation errors:\n"+\
      JSON Stringify($validation.errors)+\
      "\nPlease return a corrected JSON that strictly follows the schema."
   // Resend the prompt (or send error prompt) to let AI correct its output
   $result:=$chatHelper.prompt($userPrompt)
Else
   // If the JSON is valid, continue with your processing
   // e.g., save to database, display in form, or trigger further actions
End if

Este mecanismo permite implementar um ciclo IA → 4D → IA:

1. A IA gera uma resposta JSON.
2. O 4D valida o JSON em relação ao esquema.
3. Se for detetado um erro, o 4D reenvia a informação em falta ou incorreta para a IA.
4. A IA corrige a resposta e devolve um JSON válido.

Este ciclo de feedback automático garante que os seus dados permanecem fiáveis, mesmo quando a IA comete erros.

Benefícios concretos

• JSON gerado por IA que é fiável e consistente
• Correção automática de erros através do ciclo de validação
• Segurança e controlo em toda a sua API → pipelines de IA
• Dados sempre utilizáveis para os seus formulários, processamento ou análise

Conclusão

A integração do JSON Schema com o 4D AI Kit transforma a forma como utiliza a IA. Passa de um fluxo de trabalho de «IA imprevisível» para um processo previsível, controlado, robusto e automatizado.

Ao combinar Structured Outputs, JSON Schema e validação no lado 4D, aproveita ao máximo o poder da IA, garantindo simultaneamente dados fiáveis, seguros e prontos para produção.

Esta abordagem vai muito além da simples análise de texto. O mesmo padrão pode ser aplicado a qualquer cenário em que os dados gerados pela IA devam ser integrados com segurança numa aplicação 4D.

O JSON Schema não torna a IA «inteligente», mas torna-a previsível.