Кому нужен этот промт и как он работает?
Этот промт создан для тех, кто работает с неструктурированными текстами и хочет быстро извлечь из них адресные данные в удобном формате. Он помогает автоматизировать процесс поиска и структурирования информации об адресе — будь то письма, отзывы, объявления или другие тексты.
Промт анализирует исходный текст и выделяет только данные, связанные с адресом. Результат выводится в виде JSON-объекта, что облегчает дальнейшую обработку, импорт в базы данных или использование в других приложениях. Это экономит время и снижает вероятность ошибок при ручном вводе.
Готовый к использованию промт
|
1 2 3 |
Вам будет предоставлен неструктурированный текст, ваша задача — проанализировать его и извлечь информацию об адресе в структурированном виде. Выводите только данные об адресе в формате JSON. Не выводите другую информацию. {{ content }} |
Как использовать промт и на что обратить внимание
Для эффективного использования промта придерживайтесь следующих рекомендаций:
- Вставляйте в {{ content }} чистый неструктурированный текст, содержащий адресную информацию.
- Если адрес частичный или неоднозначный, постарайтесь дополнить текст, чтобы нейросеть лучше поняла данные.
- Проверяйте результат на корректность: иногда могут появляться лишние или неполные поля.
- Промт не извлекает другую информацию помимо адреса, что снижает шум в ответе.
- При работе с иностранными текстами учитывайте, что структура адреса может отличаться, и результат может быть менее точным.
В некоторых случаях, если адрес слишком неформатный или отсутствует, нейросеть может вернуть пустой объект или неполные данные.
Примеры использования
Далее приведены примеры, показывающие, как можно применить промт для разных задач.
Пример 1: извлечение полного адреса из письма клиента для автоматического занесения в CRM.
|
1 2 3 |
Вам будет предоставлен неструктурированный текст, ваша задача — проанализировать его и извлечь информацию об адресе в структурированном виде. Выводите только данные об адресе в формате JSON. Не выводите другую информацию. Здравствуйте! Прошу доставить мой заказ по адресу: г. Москва, ул. Тверская, д. 7, кв. 45. Спасибо! |
Пример 2: парсинг объявления с указанием адреса объекта недвижимости для базы данных.
|
1 2 3 |
Вам будет предоставлен неструктурированный текст, ваша задача — проанализировать его и извлечь информацию об адресе в структурированном виде. Выводите только данные об адресе в формате JSON. Не выводите другую информацию. Продается квартира по адресу: Санкт-Петербург, Невский проспект, дом 100, квартира 12. Обращаться по телефону. |
Пример вывода нейросети
✅ Пример: {
«city»: «Москва»,
«street»: «Тверская»,
«building»: «7»,
«apartment»: «45»
}
Примечание: результат приблизительный и может отличаться в зависимости от качества исходных данных.
Итог: зачем использовать этот промт?
Основное преимущество промта — быстрая и точная автоматизация извлечения адресных данных из любого текста. Он упрощает работу с большими объемами нестандартизированной информации и снижает ошибки при последующем использовании адресов.
Главная выгода: быстрая конвертация любого текста с адресом в удобный JSON для дальнейшей обработки
