Compétences cohere-v2-python

🔧

cohere-v2-python

Name: cohere-v2-python
Author: ActiveInferenceInstitute

Sûr ⚙️ Commandes externes🌐 Accès réseau🔑 Variables d’environnement📁 Accès au système de fichiers

Извлечение структурированных данных с помощью Cohere v2

Создание конвейеров извлечения данных с использованием LLM требует согласованных проверенных JSON-выводов. Этот навык предоставляет экспертные рекомендации по использованию режима JSON Schema в Cohere v2 для надежного извлечения сущностей, классификации и структурированных конвейеров данных.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)

📊 70 Adéquat

Télécharger le ZIP du skill

Importer dans Claude

Allez dans Paramètres → Capacités → Skills → Importer un skill

Activez et commencez à utiliser

Tester

Utilisation de "cohere-v2-python". Extract person, company, role, and location from: 'Sarah Chen works at OpenAI as a Senior Researcher in San Francisco.'

Résultat attendu:

Person: Sarah Chen
Company: OpenAI
Role: Senior Researcher
Location: San Francisco
Confidence: High

Utilisation de "cohere-v2-python". Analyze sentiment and aspects from: 'The new interface is beautiful but the loading times are frustrating.'

Résultat attendu:

Overall sentiment: mixed
Aspects: interface (positive), loading times (negative)
Recommendation: optimize performance

Utilisation de "cohere-v2-python". Parse this invoice: 'Invoice #123 from Acme Corp, $500 due on 2024-03-15 for consulting services'

Résultat attendu:

Invoice number: 123
Vendor: Acme Corp
Amount: 500
Due date: 2024-03-15
Description: consulting services

Audit de sécurité

Sûr

v5 • 1/16/2026

Pure documentation skill containing only markdown reference guides with example code snippets. All static findings are false positives: backticks are markdown code fences, URLs are official documentation links, and API key placeholders are instructional examples. No executable code, scripts, or file system access exists.

Fichiers analysés

1,759

Lignes analysées

résultats

Total des audits

Facteurs de risque

⚙️ Commandes externes (140)

🌐 Accès réseau (12)

references/chat_api.md:337 references/chat_api.md:338 references/chat_api.md:339 references/structured_outputs.md:650 references/structured_outputs.md:651 references/structured_outputs.md:652 skill-report.json:6 SKILL.md:566 SKILL.md:567 SKILL.md:568 SKILL.md:569 SKILL.md:570

🔑 Variables d’environnement (6)

references/chat_api.md:19 references/chat_api.md:21 references/chat_api.md:45 references/structured_outputs.md:242 references/structured_outputs.md:589 SKILL.md:32

📁 Accès au système de fichiers (1)

skill-report.json:6

Audité par: claude Voir l’historique des audits →

Score de qualité

Architecture

100

Maintenabilité

Contenu

Communauté

100

Sécurité

Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

Создание конвейеров извлечения

Создание автоматизированных конвейеров обработки документов, которые извлекают структурированные данные из неструктурированных текстовых источников.

Внедрение систем NER

Развертывание систем распознавания именованных сущностей с гарантированными форматами JSON-выводов для приложений.

Интеграция извлечения данных LLM

Добавление надежных возможностей извлечения данных в приложения с применением проверенного обеспечения схемы.

Essayez ces prompts

Базовое извлечение сущностей

Используйте Cohere v2 Python SDK с режимом JSON Schema для извлечения сущностей из этого текста: [INSERT TEXT]. Определите схему с полями person, organization, location и date.

Пакетная обработка документов

Создайте функцию Python с использованием Cohere v2, которая извлекает структурированные данные из документов. Включите обработку ошибок, определение схемы для [INSERT DATA STRUCTURE] и логику пакетной обработки.

Классификация с помощью enum

Настройте систему классификации с режимом JSON Schema в Cohere v2. Используйте ограничения enum для категоризации контента в: [LIST CATEGORIES]. Покажите, как обеспечить корректные выводы.

Продвинутая интеграция конвейера

Спроектируйте полный конвейер извлечения сущностей с использованием Cohere v2. Включите лучшие практики проектирования схем, интеграцию с SurrealDB для хранения, обработку ошибок, логику повторных попыток и соображения производственного мониторинга.

Bonnes pratiques

Определяйте обязательные поля в каждой схеме, чтобы гарантировать извлечение необходимых данных
Используйте ограничения enum для классификации, чтобы гарантировать допустимые значения категорий
Повторно используйте схемы в нескольких запросах для преимуществ кэширования и снижения задержки

Éviter

Использование режима JSON без явного обеспечения схемы, когда требуется структурированный вывод
Отсутствие обязательного массива в определении схемы вызывает ошибки API
Не оборачивание парсинга JSON в try-except блоки для устойчивости в производстве

Foire aux questions

Какие модели поддерживают режим JSON Schema?

Модели command-a-03-2025 и новее поддерживают структурированные выводы с обеспечением режима JSON Schema.

Какие существуют ограничения на количество полей схемы?

Нет явного ограничения для схем response_format. Режим инструментов поддерживает максимум 200 полей во всех инструментах.

Можно ли использовать RAG со структурированными выводами?

RAG не поддерживается при использовании режима JSON Schema. Используйте базовый режим JSON или стандартный чат для сценариев RAG.

Отправляются ли мои данные третьим лицам?

Данные отправляются в API Cohere для обработки. Ознакомьтесь с политикой конфиденциальности Cohere для получения подробной информации об обработке данных.

Почему первый запрос занимает больше времени?

Начальный запрос влечет накладные расходы на обработку схемы. Последующие запросы используют кэшированные схемы для более быстрых ответов.

Чем это сравнивается со структурированными выводами OpenAI?

Оба обеспечивают соответствие схеме, но Cohere использует формат JSON Schema, а OpenAI использует JSON Schema с небольшими отличиями.