構造化LLM出力を活用して何でも構築する
ShapeShyft は予測不能なAIの応答を信頼できる、スキーマ検証済みのデータに変換します。以下は一般的な利用例ですが、可能性はあなたの想像力が唯一の限界です。
テキスト分類
高精度でテキストを事前に定義されたラベルに自動分類します。感情分析、トピック検出、意図認識、コンテンツモデレーションに最適です。
感情分析トピック検出意図認識コンテンツモデレーション
データ抽出
構造化されていないテキストドキュメントから構造化情報を抽出します。請求書、契約書、メール、フォームをクリーンで利用可能なデータに変換します。
請求書処理履歴書の解析コントラクト分析メール抽出
コンテンツ生成
高品質で構造化されたコンテンツをプログラム的に生成します。製品説明、マーケティングコピー、ドキュメントなどを一貫したフォーマットで作成します。
製品説明マーケティングコピー�ドキュメンテーションメールテンプレート
あなたのユースケース、あなたのルール
共通のパターンを紹介しましたが、ShapeShyft は完全に柔軟に設計されています。任意のJSONスキーマを定義し、任意のLLMプロバイダーに接続し、必要なものを正確に構築できます。チャットボットの作成、研究論文の分析、ワークフローの自動化、あるいはまったく新しいものを作成する場合でも、その仕様をスキーマで記述できる限り、ShapeShyft はそれを実現できます。
カスタムスキーマ
必要なデータ構造を定義する
任意のLLMプロバイダー
OpenAI、Anthropic、Google など
検証済み出力
保証されたスキーマ準拠
APIファースト
あらゆるスタックとの簡単な統合