tag VeriDoğrulama
Bu sayfada VeriDoğrulama etiketi ile işaretlenmiş 2 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.
JSON Schema, JSON verilerinin yapısını, turlerini ve kisitlamalarini tanimlayan bir spesifikasyon standartidir. Bir JSON belgesinin nasil goruncegini onceden tanimlamaya, veriyi dogrulamaya (validation) ve otomatik olarak belgelemeye olanak tanir. JSON Schema, JSON verisinin 'blueprint'i (sablonu) olarak dusunulebilir. Bir JSON Schema dokumani, hangi alanlarin zorunlu oldugunu, her alanin turunu (string, number, boolean, array, object) ve gecerli deger araligını tanimlar. Ornegin bir kullanici nesnesi icin 'name' alani string ve zorunlu, 'age' 0 ile 150 arasinda integer, 'email' regex ile dogrulanmis string olarak tanimlanabilir. JSON Schema, API dokumantasyonu ve dogrulamasinda kritik bir rol oynamaktadir. OpenAPI Specification (Swagger), REST API'lerini tanimlarken JSON Schema'yi temel alir. Bu sayede API tanimlamasindan otomatik olarak istemci SDK'lari, sunucu stubları ve dokumantasyon sayfaları uretilmesi mumkun olmaktadir. Yapay zeka uygulamalarinda JSON Schema, LLM'lerin yapilandirılmıs cikti uretmesi icin zorunlu hale gelmistir. OpenAI ve Anthropic'in function calling/tool use ozelliklerinde her arac, parametrelerini JSON Schema ile tanimlar. Pydantic (Python) ve Zod (TypeScript) gibi kutuphaneler, JSON Schema dogrulamasini uygulama duzeqinde kolaylastiran populer araclardir. JSON Schema'nın mevcut kararlı surumu Draft 2020-12'dir. Tekrar kullanilanilabilir alt sema tanimlari ($defs), diger sema referanslari ($ref) ve sema birlesimi (allOf, anyOf, oneOf) bu standartin ileri ozelliklerinden bazılarıdir.
JSON Schema (JSON Şema)
JSON Schema, JSON verilerinin yapısını, turlerini ve kisitlamalarini tanimlayan bir spesifikasyon standartidir. Bir JSON belgesinin nasil goruncegini onceden tanimlamaya, veriyi dogrulamaya (validation) ve otomatik olarak belgelemeye olanak tanir. JSON Schema, JSON verisinin 'blueprint'i (sablonu) olarak dusunulebilir. Bir JSON Schema dokumani, hangi alanlarin zorunlu oldugunu, her alanin turunu (string, number, boolean, array, object) ve gecerli deger araligını tanimlar. Ornegin bir kullanici nesnesi icin 'name' alani string ve zorunlu, 'age' 0 ile 150 arasinda integer, 'email' regex ile dogrulanmis string olarak tanimlanabilir. JSON Schema, API dokumantasyonu ve dogrulamasinda kritik bir rol oynamaktadir. OpenAPI Specification (Swagger), REST API'lerini tanimlarken JSON Schema'yi temel alir. Bu sayede API tanimlamasindan otomatik olarak istemci SDK'lari, sunucu stubları ve dokumantasyon sayfaları uretilmesi mumkun olmaktadir. Yapay zeka uygulamalarinda JSON Schema, LLM'lerin yapilandirılmıs cikti uretmesi icin zorunlu hale gelmistir. OpenAI ve Anthropic'in function calling/tool use ozelliklerinde her arac, parametrelerini JSON Schema ile tanimlar. Pydantic (Python) ve Zod (TypeScript) gibi kutuphaneler, JSON Schema dogrulamasini uygulama duzeqinde kolaylastiran populer araclardir. JSON Schema'nın mevcut kararlı surumu Draft 2020-12'dir. Tekrar kullanilanilabilir alt sema tanimlari ($defs), diger sema referanslari ($ref) ve sema birlesimi (allOf, anyOf, oneOf) bu standartin ileri ozelliklerinden bazılarıdir.
Pydantic (Pydantic)
Pydantic, Python'da veri dogrulama ve ayari yonetimi icin kullanilan acik kaynak bir kutuphanedir. Python tip ipuclarini (type hints) kullanarak runtime'da otomatik veri dogrulama saglar; hatali veya uyumsuz veri geldiginde net ve anlasilir hata mesajlari uretir. Samuel Colvin tarafindan gelistirilmis; Python ekosisteminin en cok indirilen kutuphanelerinden biri konumuna gelmistir. Pydantic'te veri yapilari BaseModel sinifi miras alınarak tanimlanir. Her alan, tip annotasyonuyla belirtilir; Pydantic bu tiplere gore otomatik dogrulama yapar. String'i integer'a, ISO tarih dizesini datetime nesnesine otomatik donusturebilir (coercion). Field() fonksiyonu ile minimum/maksimum deger, desen eslestirmesi, varsayilan deger gibi ek kisitlamalar eklenebilir. Pydantic v2, Rust ile yeniden yazilmis cekirdek dogrulama motoruyla v1'e gore cok daha hizlidir. Bu surum, hem performansi iyilestirmis hem API'yi daha tutarli hale getirmistir. model_validator ve field_validator decorator'larıyla modele ozgul kisitlamalar ve capraz alan dogrulamalari eklenebilir. Yapay zeka uygulamalarinda Pydantic ozellikle one cikmiştir. LangChain ve LlamaIndex Pydantic modellerini yapilandirılmıs cikti icin kullanir. OpenAI API'si dogrudan Pydantic modeli kabul ederek yapilandirılmıs JSON dogrulama gerceklestirir. Instructor kutuphanesi, herhangi bir LLM'den Pydantic model dogrulamasi ile yapilandirilmıs cikti almayı kolaylastirir. FastAPI ise Pydantic'i HTTP istek ve yanıt dogrulamasi icin temel olarak kullanir.