구조화된 LLM 출력으로 어떤 것도 구축하세요
ShapeShyft는 예측할 수 없는 AI 응답을 신뢰할 수 있고 스키마 검증된 데이터로 변환합니다. 아래는 일반적인 사용 사례이지만, 상상력이 유일한 한계입니다.
텍스트 분류
정확도가 높은 사전 정의 레이블로 텍스트를 자동으로 분류합니다. 감성 분석, 주제 탐지, 의도 인식 및 콘텐츠 모니터링에 적합합니다.
감성 분석주제 탐지의도 인식콘텐츠 모더레이션
데이터 추출
구조화되지 않은 텍스트 문서에서 구조화된 정보를 추출합니다. 청구서, 계약서, 이메일 및 양식을 정제되고 사용 가능한 데이터로 변환합니다.
송장 처리이력서 분석계약 분석이메일 추출
콘텐츠 생성
고품질의 구조화된 콘텐츠를 프로그래밍 방식으로 생성하세요. 일관된 형식을 유지하며 제품 설명, 마케팅 콘텐츠, 문서 등을 생성하세요.
제품 설명마케팅 컨텐츠문서이메일 템플릿
당신의 사용 사례, 당신의 규칙
우리는 일반적인 패턴을 강조했지만, ShapeShyft는 완전히 유연하도록 설계되었습니다. 원하는 JSON 스키마를 정의하고, 원하는 LLM 제공자와 연결하며, 정확히 필요한 것을 구축할 수 있습니다. 챗봇을 만들거나, 연구 논문을 분석하거나, 워크플로우를 자동화하거나, 완전히 새로운 것을 만들고 있다면, 스키마로 설명할 수 있다면 ShapeShyft가 이를 구현할 수 있습니다.
사용자 정의 스키마
필요한 데이터 구조를 정의하세요
모든 LLM 공급자
OpenAI, Anthropic, Google 및 기타
검증된 출력
보장된 스키마 준수
API 우선
어떤 스택이든 간편한 통합