灵珠AI支持五种JSON结构化方法：一、自然语言生成Schema与实例；二、文本语义切分与字段抽取；三、API批量提交获取响应；四、可视化工作流融合多源数据；五、CLI工具批量转换Markdown/CSS为JSON。
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如果您需要将非结构化文本、语音转录或图像OCR结果快速转化为标准JSON格式，但面临字段缺失、嵌套混乱或类型不一致等问题，则可能是由于缺乏语义驱动的模式推断与自动校验能力。以下是灵珠AI在JSON结构化数据生成中的具体应用方式：
一、基于自然语言描述自动生成JSON Schema与实例
该方法利用灵珠AI对用户意图的深度理解能力，将口语化需求直接映射为可执行的JSON结构定义，并同步产出符合Schema的示例数据，适用于接口文档初稿、测试用例构造及低代码表单配置场景。
1、登录灵珠AI平台(lzhu.cn)，进入「智能编码」模块，选择“JSON结构生成”功能。
2、在输入框中键入明确的业务描述，例如：“用户提交的售后申请需包含申请人姓名、手机号、订单号、问题类型（下拉选项：物流延迟、商品破损、发错货）、图片凭证（最多3张）、申请时间（ISO8601格式）”。
3、点击“生成Schema”，系统自动输出JSON Schema v7定义，其中type、enum、maxLength、format等约束项均已填充。
4、勾选“附带示例数据”，AI将生成一条完全合规的JSON实例，所有字段值均符合Schema声明的类型与范围限制。
二、上传原始文本并执行语义切分与字段抽取
该方法适配会议纪要、客服工单、设备日志等线性文本，灵珠AI通过实体识别、关系建模与上下文消歧，将自由文本精准拆解为键值对结构，支持多层级嵌套与数组聚合。
1、在灵珠AI「数据解析」面板点击“上传文本”，粘贴或拖入待处理内容，如：“客户张伟，电话138****5678，昨日投诉快递未送达，订单号JD20260523104592，附图2张，已升级至VIP专线处理。”
2、勾选“启用结构化映射”，系统自动标注主实体（客户）、属性（姓名、电话）、事件（投诉）、关联对象（订单号、图片数、处理通道）。
3、在字段映射界面确认或调整键名，例如将“电话”映射为"phone"、“订单号”映射为"order_id"、“图片数”映射为"attachment_count"。
4、点击“导出JSON”，生成严格遵循RFC 8259标准的输出，字符串自动转义，数字不加引号，布尔值为true/false，空值为null。
三、调用API接口批量提交非结构化数据并接收JSON响应
该方法面向已有后端服务的开发者，通过HTTP请求将原始数据送入灵珠AI服务端，由其完成清洗、归一化与结构封装，返回即用型JSON，规避本地模型部署与维护成本。
1、在灵珠平台“API管理”中创建凭证，获取Access Key与Secret Key，并记录/v1/struct/json端点URL。
2、构造POST请求，Header中设置Content-Type: application/json与Authorization: Bearer {your_api_key}。
使用约定式提交（Conventional Commits）生成标准化的 Git 提交信息。适用于以下场景： (1) 暂存更改时需要提交信息； (2) 审查 diff 时希望获得结构化摘要； (3) 编写 PR 描述或变更日志（changelog）条目； (4) 用户明确要求“为本次更改编写提交信息”。 该功能会分析已暂存/未暂存的 diff，并生成按类型（type）划分范围的提交信息。
3、Body中提交JSON对象，必须包含raw_input字段（字符串类型），其值为待结构化的原始文本；可选schema_hint字段（对象类型），提供轻量级字段提示以提升准确率。
4、接收响应后，检查HTTP状态码为200，解析data.result字段，该字段为合法JSON字符串，已通过JSONLint验证，可直接用于下游系统消费。
四、通过可视化工作流编排多源数据融合生成复合JSON
该方法适用于需整合OCR识别结果、API返回数据与人工补录信息的复杂场景，灵珠AI工作流支持条件分支、字段合并与嵌套组装，确保最终JSON满足微服务间契约要求。
1、进入灵珠AI“工作流编排”控制台，新建工作流，选择“JSON结构合成”模板。
2、添加“HTTP节点”，配置调用企业内部CRM接口，提取客户基础信息，输出字段映射为customer_info。
3、添加“大模型节点”，接入OCR识别结果，提取合同关键条款，输出字段映射为contract_terms。
4、插入“JSON组装节点”，定义输出结构：{ "meta": { "timestamp": "now", "version": "1.2" }, "customer": "$customer_info", "terms": "$contract_terms" }，系统自动注入变量并校验嵌套合法性。
5、保存工作流并测试，上传样本数据，验证最终输出JSON中各层级字段完整、类型正确、无冗余空对象。
五、使用CLI工具从本地Markdown或CSV批量生成标准化JSON文件
该方法面向数据工程师与产品文档撰写者，通过命令行一键触发灵珠AI服务端推理，将本地结构化文档集转换为统一Schema下的JSON数据集，支持版本控制与CI集成。
1、终端执行pip install lingzhu-cli安装官方插件，运行lingzhu login绑定API密钥。
2、准备本地CSV文件，首行为字段名，如：name,age,department,join_date；确保join_date列符合YYYY-MM-DD格式。
3、执行命令lingzhu csv2json --input staff.csv --schema-hint '{"properties":{"join_date":{"format":"date"}}}' --output staff.json。
4、工具自动调用灵珠AI服务，对每一行执行类型推断与格式校验，输出JSON数组，每个对象的join_date字段均为字符串类型且符合date格式，无效日期行被标记为error并跳过。
