Schemer.
Extrae campos tipados de cualquier texto según tu propio esquema, en el dispositivo, dejando vacío el campo cuando el texto no dice nada.
Demo
Extrae JSON tipado de cualquier texto.
Escribe «Comida con Priya el próximo jueves a la 1» y el evento queda tipado: la fecha resuelta según el reloj del dispositivo, la duración como número, el título como cadena. Sin paso de análisis, sin validación de esquema, sin bucle de reintentos.
Tampoco inventa nada. Schemer deja vacío un campo ausente el 91% de las veces; los LLM con prompts llegan al 18-43%. Las cadenas extraídas son subcadenas literales de la entrada con desplazamientos de carácter, así que auditar es comprobar una subcadena. Schemer funciona a partir de JSON Schema estándar, la forma que aceptan OpenAI y Gemini, en cualquiera de los 13 idiomas.
0,800 en esquemas que nunca ha visto.
Schemer obtiene 0,800 en esquemas que nunca ha visto, con 211 M de parámetros y 111 MB. Los únicos modelos que puntúan más alto son 40 veces su tamaño o más.
Evaluación interna sobre 9021 registros reservados; los competidores se ejecutan sobre el mismo conjunto reservado.
De lenguaje natural a entrada de calendario
Convierte «Comida con Priya el próximo jueves a la 1, alrededor de una hora» en un evento tipado: título, fecha y hora de inicio, duración y recurrencia. Se ejecuta en un teclado o una app de notas, en el dispositivo y sin conexión.
Mensajes en registros estructurados
Convierte un mensaje de chat, un correo o una nota escaneada en un contacto de CRM, un pedido o una factura. Los nombres, correos, importes y fechas llegan decodificados a su tipo real, un campo ausente llega como null, y el registro está listo para guardar sin un paso de análisis.
Agentes en el dispositivo y autorrelleno de formularios
Dale a un agente local un JSON Schema y texto libre, y el JSON tipado que obtiene dispara una acción o rellena un formulario. Sin LLM en la nube, sin coste por llamada.
Qué hace el modelo
- Funciona a partir de JSON Schema estándar, el que aceptan OpenAI y Gemini, y escribe JSON tipado que lo cumple.
- Decodifica cadenas, números, booleanos, fechas y horas, etiquetas y arrays a sus tipos reales.
- Detección explícita de ausencias: informa de que un campo falta en lugar de inventar un valor.
- Funciona en 13 idiomas desde un solo modelo, sin configuración por idioma.
Especificaciones
- Modelo
- 211 M (codificador mmBERT-base podado)
- Exactitud
- 0,800 (int8), 0,911 en detección de ausencias
- Tamaño en el dispositivo
- 111 MB (int4 AWQ), 218 MB (int8)
- Formatos
- Core ML y ONNX, multiplataforma
Schemer copia lo que dice el texto; Schemer no redacta. Pídele un título de resumen o un juicio que necesite conocimiento del mundo y un modelo mucho más grande lo hará mejor.
Schemer tampoco es un extractor de entidades: rellena los campos que has declarado y no enumera todos los nombres del párrafo. Los esquemas anidados los gestiona la capa de código que rodea el modelo, no el modelo, y ahí la calidad se mide sobre plantillas internas y no sobre prosa real y desordenada.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Schemer?
Extrae campos tipados de cualquier texto según tu propio esquema, en el dispositivo, dejando vacío el campo cuando el texto no dice nada.
¿Schemer se ejecuta en el dispositivo?
Sí. Schemer se ejecuta en el dispositivo, sin llamadas a servidor, así que los datos se quedan con el usuario.
¿Ya está disponible Schemer?
Schemer está en beta cerrada. Solicita acceso anticipado en esta página.
¿Cuánto cuesta Schemer?
Todos los modelos son gratis hasta 100 000 dispositivos activos mensuales por SDK. Inferencia ilimitada por usuario. Contáctanos para licencias personalizadas.
¿Qué precisión o velocidad tiene Schemer?
Schemer obtiene 0,800 en esquemas que nunca ha visto, con 211 M de parámetros y 111 MB. Los únicos modelos que puntúan más alto son 40 veces su tamaño o más.
Acceso anticipado
Cuéntanos qué estás construyendo y te lo dejamos listo.