Идентификация сущности

Определите, относятся ли два набора данных к одному и тому же объекту. 识别两组数据是否来自同一主体

Это сервер MCP (Model Context Protocol). 这是一个支持MCP или 议的服务器。

Инструмент сравнения данных

Этот инструмент предоставляет комплексный способ сравнения двух наборов данных, оценивая как точное, так и семантическое равенство их значений. Он использует нормализацию текста и языковую модель, чтобы определить, происходят ли данные из одной и той же сущности.

Функции

Нормализация текста : преобразует текст в нижний регистр, удаляет знаки препинания и нормализует пробелы.
Сравнение значений : сравнивает значения напрямую и семантически (игнорируя порядок списков).
Обход JSON : выполняет итерацию по каждому ключу в объектах JSON и сравнивает соответствующие значения.
Интеграция языковой модели : использует генеративную языковую модель для оценки семантического сходства и вынесения окончательного суждения о том, принадлежат ли данные одному и тому же субъекту.

Related MCP server: MCP-MultilspyLSP

Установка

Чтобы использовать этот инструмент, убедитесь, что у вас установлены необходимые зависимости. Вы можете установить их с помощью pip:

pip install genai

Использование

Функции

нормализовать_текст(текст) :
- Нормализует входной текст, преобразуя его в нижний регистр, удаляя знаки препинания и нормализуя пробелы.
сравнить_значения(знач1, значение2) :
- Сравнивает два значения как точно, так и семантически.
- Если значения представляют собой списки, порядок элементов для семантического сравнения игнорируется.
сравнить_json(json1, json2) :
- Сравнивает два объекта JSON по ключу.
- Использует compare_values для оценки значений каждого ключа.
- Интегрирует языковую модель для оценки семантического сходства и выносит окончательное решение.

Пример

import json import genai import re # Define your JSON objects json1 = { "name": "John Doe", "address": "123 Main St, Anytown, USA", "hobbies": ["reading", "hiking", "coding"] } json2 = { "name": "john doe", "address": "123 Main Street, Anytown, USA", "hobbies": ["coding", "hiking", "reading"] } # Compare the JSON objects comparison_results = compare_json(json1, json2) # Generate final matching result model1 = genai.GenerativeModel("gemini-2.0-flash-thinking-exp") result_matching = model1.generate_content("综合这些信息，你认为可以判断两个数据来自同一主体吗？"+json.dumps(comparison_results, ensure_ascii=False, indent=4)) print(result_matching.text)