Schemer.
Extração de dados tipados no dispositivo: de qualquer texto, conforme o seu esquema, com um campo vazio quando o texto nada diz.
Demo
Extraia JSON tipado de qualquer texto.
Escreva “Almoço com a Priya quinta que vem à 1” e o evento vem tipado: a data resolvida pelo relógio do dispositivo, a duração como número, o título como string. Sem etapa de parsing, sem validação de schema, sem loop de retry.
Nada é inventado também. O Schemer deixa um campo ausente vazio em 91% das vezes; LLMs guiados por prompt ficam entre 18% e 43%. As strings extraídas são substrings literais da entrada, com deslocamentos de caractere, então auditar é uma verificação de substring. O Schemer trabalha a partir de JSON Schema puro, o formato que OpenAI e Gemini aceitam, em qualquer um de 13 idiomas.
0,800 em esquemas que nunca viu.
O Schemer marca 0,800 em schemas que nunca viu, com 211M de parâmetros e 111 MB. Os únicos modelos que pontuam mais alto são 40 vezes o tamanho dele, ou mais.
Avaliação interna em 9.021 registros reservados; os concorrentes rodam no mesmo conjunto reservado.
Linguagem natural para evento de calendário
Transforme “Almoço com a Priya quinta que vem à 1, cerca de uma hora” em um evento tipado: título, data e hora de início, duração e recorrência. Roda em um teclado ou app de notas, no dispositivo e offline.
Mensagens em registros estruturados
Transforme uma mensagem de chat, um e-mail ou uma nota digitalizada em um lead de CRM, um pedido ou uma fatura. Nomes, e-mails, valores e datas chegam decodificados para o seu tipo real, um campo ausente chega como null, e o registro fica pronto para salvar sem uma etapa de parsing.
Agentes e preenchimento de formulários no dispositivo
Dê a um agente local um JSON Schema e texto livre, e o JSON tipado resultante dispara uma ação ou preenche um formulário. Sem LLM na nuvem, sem custo por chamada.
O que o modelo faz
- Trabalha a partir de JSON Schema puro, o mesmo que OpenAI e Gemini aceitam, e escreve JSON tipado que o segue.
- Decodifica strings, números, booleanos, datetimes, rótulos e arrays para seus tipos reais.
- Detecção explícita de ausência: reporta um campo como ausente em vez de inventar um valor.
- Funciona em 13 idiomas a partir de um único modelo, sem configuração por idioma.
Especificações
- Modelo
- 211M (encoder mmBERT-base podado)
- Acurácia
- 0,800 (int8), 0,911 na detecção de ausência
- Tamanho no dispositivo
- 111 MB (int4 AWQ), 218 MB (int8)
- Formatos
- Core ML e ONNX, multiplataforma
O Schemer copia o que o texto diz; o Schemer não escreve. Peça um título abstrativo ou um julgamento que exija conhecimento de mundo e um modelo muito maior vai ganhar dele.
O Schemer também não é um extrator de entidades: ele preenche os campos que você declarou e não lista todos os nomes do parágrafo. Schemas aninhados são resolvidos pela camada em volta do modelo, não por ele, e a qualidade nesse ponto foi medida em templates internos, não em prosa bagunçada do mundo real.
FAQ
O que é o Schemer?
Extração de dados tipados no dispositivo: de qualquer texto, conforme o seu esquema, com um campo vazio quando o texto nada diz.
O Schemer roda no dispositivo?
Sim. O Schemer roda no dispositivo, sem chamada a servidor, então os dados ficam com o usuário.
O Schemer já está disponível?
O Schemer está em beta fechado. Solicite acesso antecipado nesta página.
Quanto custa o Schemer?
Cada modelo é gratuito para até 100 mil dispositivos ativos mensais por SDK. Inferência ilimitada por usuário. Fale conosco para licenças personalizadas.
Qual a precisão e a velocidade do Schemer?
O Schemer marca 0,800 em schemas que nunca viu, com 211M de parâmetros e 111 MB. Os únicos modelos que pontuam mais alto são 40 vezes o tamanho dele, ou mais.
Acesso antecipado
Conte o que você está construindo e ajudamos você a começar.