Промт для парсинга X12 EDI в JSON с помощью нейросети

Программирование и код

Кому нужен этот промт и как он работает?

Этот промт предназначен для специалистов, работающих с электронным обменом данными в формате X12 EDI. Он помогает быстро и точно преобразовать сложные EDI-сообщения в удобочитаемый формат JSON. Это существенно упрощает анализ, обработку и интеграцию данных в информационные системы.

Промт решает задачи по извлечению структурированной информации из X12 EDI — стандартизированного формата обмена коммерческими и логистическими документами. Использовать его полезно как для автоматизации бизнес-процессов, так и для учебных целей, позволяя изучать структуру EDI на практике.

По сути, промт инструктирует нейросеть распарсить входящий пример X12 EDI и вывести результат в виде JSON без лишних пояснений. Это облегчает дальнейшую работу с данными — например, загрузку в базы данных или разработку приложений.

Готовый к использованию промт

Как использовать промт и на что обратить внимание

Перед применением промта убедитесь, что пример EDI полностью соответствует спецификации X12 и не содержит ошибок. Чем корректнее исходные данные, тем точнее будет результат.

Рекомендуется соблюдать следующие правила:

  • Вставляйте один полный EDI-фрагмент на место {{ EDI }}.
  • Избегайте дополнительных комментариев или неформатированных символов в EDI-примере.
  • Следите за тем, чтобы нейросеть не добавляла лишнего текста — команда явно запрещает генерировать что-либо кроме JSON.
  • Если структура EDI сложная, можно разбивать большие сообщения на части и парсить поэтапно.

Ограничения: при очень больших объемах или нестандартных пользовательских сегментах могут быть погрешности в разборе. В таких случаях желательно дополнительно верифицировать результаты парсинга.

Примеры использования

Пример 1. Перевод типового документа X12 850 (Purchase Order) в JSON для интеграции в систему управления закупками.

Пример 2. Обработка EDI-заявки 856 (Shipment Notice) для создания JSON-отчета о поставке в складскую систему.

Пример вывода нейросети

Ниже приведён сокращённый пример, как может выглядеть JSON-результат парсинга для документа X12 850 (Purchase Order). В реальных условиях структура будет более подробной и учитывающей все сегменты.

✅ Example: {
«ISA»: {
«AuthorizationInformationQualifier»: «00»,
«AuthorizationInformation»: «»,
«SecurityInformationQualifier»: «00»,
«SecurityInformation»: «»,
«InterchangeSenderIDQualifier»: «12»,
«InterchangeSenderID»: «123456789012»,
«InterchangeReceiverIDQualifier»: «01»,
«InterchangeReceiverID»: «987654321098»,
«InterchangeDate»: «210101»,
«InterchangeTime»: «1253»,
«RepetitionSeparator»: «U»,
«InterchangeControlVersionNumber»: «00401»,
«InterchangeControlNumber»: «000000001»,
«AcknowledgmentRequested»: «0»,
«UsageIndicator»: «P»
},
«GS»: {
«FunctionalIDCode»: «PO»,
«ApplicationSenderCode»: «123456789»,
«ApplicationReceiverCode»: «987654321»,
«Date»: «20210101»,
«Time»: «1253»,
«GroupControlNumber»: «1»,
«ResponsibleAgencyCode»: «X»,
«VersionReleaseIndustryIDCode»: «004010»
},
«ST»: {
«TransactionSetIDCode»: «850»,
«TransactionSetControlNumber»: «0001»
},
«BEG»: {
«TransactionSetPurposeCode»: «00»,
«PurchaseOrderTypeCode»: «SA»,
«PurchaseOrderNumber»: «12345»,
«Date»: «20210101»
}
}

Итог: зачем использовать этот промт?

Использование этого промта позволяет быстро преобразовывать X12 EDI сообщения в удобный для обработки формат JSON без необходимости вручную разбирать сложную структуру EDI. Это экономит время и снижает ошибки при интеграции данных в бизнес-системы или обучении.

Main benefit: мгновенный и точный парсинг X12 EDI в JSON для упрощения анализа и автоматизации процессов

gpt
Оцените автора
Добавить комментарий