Hat KI einen Platz in der Formularvalidierung? Ich bin davon überzeugt und in diesem Beitrag zeige ich Ihnen, wo es angewendet werden kann, warum es Sinn macht und wie man es aufbaut.
Hintergrund
Dea ist mein neues Startup, das Bauherren dabei hilft, ihre nächste große Produktidee zu verfolgen, zu planen und umzusetzen. Ein wichtiger Schritt auf der Plattform ist die Möglichkeit, Ideen zu erfassen. Dafür haben wir ein schnelles, aber strukturiertes Formular, das das Was, Wer und Ergebnis des Produkts erfasst.
Jede Eingabe verfügt über eine Standardvalidierung, die von Zod und Superforms unterstützt wird. Wir möchten jedoch sicherstellen, dass der ursprüngliche Entwurf kohärent, rechtmäßig und sicher ist. Hier kann uns KI helfen.
Durchführung
Wir haben eine einfache Validierungsfunktion mit dem AI SDK von Vercel erstellt.
async function isValidIdea(draft: string) { const { object } = await generateObject({ model: openai('gpt-4o-mini'), system: `You are responsible for checking if an idea is coherent, legal and safe. Please reject any ideas that contain spam or harmful content. If you are unsure then allow the idea.`, prompt: draft, temperature: 0, schema: z.object({ isValid: z.boolean() }) }); return object.isValid; }
Mithilfe von genericObject können wir eine typsichere und strukturierte Ausgabe vom LLM erhalten. Lassen Sie uns die drei Teile der Eingabeaufforderung aufschlüsseln:
- Sie sind dafür verantwortlich, zu prüfen, ob eine Idee kohärent, legal und sicher ist. - Der Überblick über die Rolle des Models.
- Bitte lehnen Sie alle Ideen ab, die Spam oder schädliche Inhalte enthalten. - Die Anweisung, die Idee entweder zu genehmigen oder abzulehnen.
- Wenn Sie sich nicht sicher sind, lassen Sie die Idee zu. – Eine Bedingung für die Genehmigung, wenn das Modell unsicher ist. Ohne dies wüsste es nicht, was es tun soll, wenn es unsicher ist.
Dann rufen wir innerhalb unserer Formularaktion diese Funktion innerhalb eines Try/Catch-Blocks auf, da Netzwerkanfragen aus einer Reihe von Gründen fehlschlagen können. In unserem Fall lassen wir die Validierung trotzdem bestehen, wenn OpenAI fehlschlägt.
const form = await superValidate(request, zod(ideaSchemaV1)); if (!form.valid) { return fail(400, { form, error: null }); } const draft = ideaToDraft(form.data); try { const isValid = await isValidIdea(draft); if (!isValid) { return fail(400, { form, error: 'Please check your answers' }); } } catch (e) { console.error(e); // don't prevent submission if the ai validation fails }
Wann sollte ich KI verwenden?
Wenn Sie Ihre Eingaben sicher ohne KI validieren können, sollten Sie natürlich keine KI verwenden. Sich auf ein LLM zu verlassen, ist anfällig für Unsicherheit und führt zu Latenz.
Es gibt jedoch gültige Anwendungsfälle, wenn die Eingabe unstrukturiert ist oder Sie eine tiefergehende Analyse der Eingaben benötigen. Eine gute Faustregel ist, KI auszuprobieren, wenn Sie sonst einen menschlichen/manuellen Genehmigungsschritt hätten.
Best Practices
Verwenden Sie ein schnelles Modell, 4o-mini anstelle von o1, um eine schnelle Reaktion und die beste UX für den Endbenutzer zu gewährleisten. Geben Sie dem Benutzer in diesem Sinne auch einen Hinweis darauf, dass das Formular validiert wird.
Wenn dies nicht zu 100 % erforderlich ist, ist es unserer Meinung nach besser, eine nicht blockierende KI-Validierung zu verwenden. In unserem Beispiel lassen wir die Validierung bestehen, wenn der LLM-Aufruf fehlschlägt. Sie können den Benutzer auch dazu anhalten, seine Antworten zu überprüfen, ihm aber dennoch erlauben, zu bestätigen, dass sie richtig sind und fortfahren möchten.
Abschließend sollten Sie dies nicht für Dinge verwenden, in denen LLMs bekanntermaßen schlecht sind, wie zum Beispiel die Einheitenumrechnung. Dies könnte mit Funktionsaufrufen möglich sein, aber achten Sie auf die Latenz.
Abschluss
Ich hoffe, dies hat Ihnen einige Ideen gegeben, wie Sie die KI-Validierung auf Ihre eigenen Formulare und Datenerfassung anwenden können. Wenn Sie bereits etwas Ähnliches tun, würden wir gerne hören, was Sie daraus gelernt haben.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKI-Formularvalidierung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python eignet sich besser für Anfänger mit einer reibungslosen Lernkurve und einer kurzen Syntax. JavaScript ist für die Front-End-Entwicklung mit einer steilen Lernkurve und einer flexiblen Syntax geeignet. 1. Python-Syntax ist intuitiv und für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet. 2. JavaScript ist flexibel und in Front-End- und serverseitiger Programmierung weit verbreitet.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Die Verschiebung von C/C zu JavaScript erfordert die Anpassung an dynamische Typisierung, Müllsammlung und asynchrone Programmierung. 1) C/C ist eine statisch typisierte Sprache, die eine manuelle Speicherverwaltung erfordert, während JavaScript dynamisch eingegeben und die Müllsammlung automatisch verarbeitet wird. 2) C/C muss in den Maschinencode kompiliert werden, während JavaScript eine interpretierte Sprache ist. 3) JavaScript führt Konzepte wie Verschlüsse, Prototypketten und Versprechen ein, die die Flexibilität und asynchrone Programmierfunktionen verbessern.

Unterschiedliche JavaScript -Motoren haben unterschiedliche Auswirkungen beim Analysieren und Ausführen von JavaScript -Code, da sich die Implementierungsprinzipien und Optimierungsstrategien jeder Engine unterscheiden. 1. Lexikalanalyse: Quellcode in die lexikalische Einheit umwandeln. 2. Grammatikanalyse: Erzeugen Sie einen abstrakten Syntaxbaum. 3. Optimierung und Kompilierung: Generieren Sie den Maschinencode über den JIT -Compiler. 4. Führen Sie aus: Führen Sie den Maschinencode aus. V8 Engine optimiert durch sofortige Kompilierung und versteckte Klasse.

Zu den Anwendungen von JavaScript in der realen Welt gehören die serverseitige Programmierung, die Entwicklung mobiler Anwendungen und das Internet der Dinge. Die serverseitige Programmierung wird über node.js realisiert, die für die hohe gleichzeitige Anfrageverarbeitung geeignet sind. 2. Die Entwicklung der mobilen Anwendungen erfolgt durch reaktnative und unterstützt die plattformübergreifende Bereitstellung. 3.. Wird für die Steuerung von IoT-Geräten über die Johnny-Five-Bibliothek verwendet, geeignet für Hardware-Interaktion.

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