Создание и отображение JSON-схем с поддержкой ИИ

Model-Driven Engineering (MDE) ставит модели в центр процессов системной и инженерии данных. В контексте научных данных эти модели обычно выражаются в виде схем, определяющих структуру и семантику наборов данных. Тем не менее во многих областях до сих пор отсутствуют стандартизованные модели, и их создание остаётся существенным препятствием, особенно для неспециалистов. Мы предлагаем гибридный подход, объединяющий большие языковые модели (LLM) и детерминированные методы, который обеспечивает создание и модификацию JSON Schema, а также отображение схем на основе вводимых пользователем естественноязыковых описаний. Эти возможности интегрированы в инструмент с открытым исходным кодом MetaConfigurator, который уже предоставляет визуальное редактирование моделей, валидацию, генерацию кода и генерацию форм на основе моделей. Для интеграции данных мы генерируем отображения схем из гетерогенных JSON, CSV, XML и YAML данных с использованием LLM, одновременно обеспечивая масштабируемость и надёжность за счёт детерминированного исполнения сгенерированных правил отображения. Применимость нашей работы показана на примере в области химии. Сочетая взаимодействие на естественном языке с детерминированными гарантиями, эта работа существенно снижает барьер для структурного моделирования данных и интеграции данных для неспециалистов.