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: Agentic RAG with MCP Server

Установка

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

pip install genai

Использование

Функции

1. нормализовать_текст(текст) :

   • Нормализует входной текст, преобразуя его в нижний регистр, удаляя знаки препинания и нормализуя пробелы.

2. сравнить_значения(знач1, значение2) :

   • Сравнивает два значения как точно, так и семантически.

   • Если значения представляют собой списки, порядок элементов для семантического сравнения игнорируется.

3. 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)

Внося вклад

Вклады приветствуются! Пожалуйста, откройте тему или отправьте запрос на извлечение.

Лицензия

Этот проект лицензирован по лицензии MIT. Подробности см. в файле LICENSE .

Контакт

Если у вас есть вопросы или предложения, свяжитесь со мной:

• Электронная почта: u3588064@connect.hku.hk

• GitHub: u3588064@connect.hku.hk 。

Wechat