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Structured Outputs आपको JSON schemas परिभाषित करने की अनुमति देते हैं जिनका आपके AI agents को प्रतिक्रिया देते समय पालन करना होता है। यह सुनिश्चित करता है कि निरंतर, मशीन-पठनीय प्रतिक्रियाएँ हों जिन्हें अन्य सिस्टम, APIs या स्वचालित workflows के साथ आसानी से एकीकृत किया जा सकता है।

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अवलोकन

Structured Outputs आपको सक्षम बनाते हैं:
  • प्रतिक्रिया प्रारूप परिभाषित करें - Agent प्रतिक्रियाओं के लिए कस्टम JSON schemas बनाएँ
  • निरंतरता सुनिश्चित करें - गारंटी दें कि agents हमेशा एक ही संरचना में डेटा लौटाते हैं
  • एकीकरण सक्षम करें - प्रतिक्रियाओं को अन्य सिस्टम द्वारा आसानी से उपभोग करने योग्य बनाएँ
  • पार्सिंग में सुधार करें - जटिल टेक्स्ट पार्सिंग की आवश्यकता को समाप्त करें

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यह कैसे काम करता है

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1. JSON Schema बनाएँ

वह संरचना परिभाषित करें जिसका आपके agent को पालन करना है:
  • फ़ील्ड - आवश्यक और वैकल्पिक फ़ील्ड निर्दिष्ट करें
  • डेटा प्रकार - प्रकार परिभाषित करें (string, number, boolean, array, object)
  • नेस्टेड संरचनाएँ - जटिल नेस्टेड JSON objects बनाएँ
  • उदाहरण - स्पष्टता के लिए उदाहरण मान प्रदान करें

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2. Agent को असाइन करें

अपने agent के लिए structured output schema का चयन करें:
  • General Tab - उपलब्ध structured outputs में से चुनें
  • Agent-विशिष्ट - प्रत्येक agent एक अलग schema का उपयोग कर सकता है
  • गतिशील चयन - आवश्यकतानुसार schemas बदलें

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3. Agent प्रतिक्रिया

जब सक्षम हो, तो agent:
  • JSON में प्रारूपित - निर्दिष्ट JSON संरचना में प्रतिक्रियाएँ लौटाता है
  • Schema का पालन करता है - सभी आवश्यक फ़ील्ड शामिल करता है
  • संरचना बनाए रखता है - नेस्टेड objects और arrays को संरक्षित करता है
  • प्रारूप सत्यापित करता है - सुनिश्चित करता है कि प्रतिक्रियाएँ schema से मेल खाती हैं

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Structured Outputs बनाना

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चरण 1: Output Tab तक पहुँचें

  1. साइडबार में Agents पर नेविगेट करें
  2. एक agent चुनें या नया बनाएँ
  3. Agent Builder खोलने के लिए Edit पर क्लिक करें
  4. Output टैब पर जाएँ

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चरण 2: नया Schema बनाएँ

  1. Create New बटन पर क्लिक करें
  2. अपने structured output के लिए एक वर्णनात्मक शीर्षक दर्ज करें
  3. अपना schema परिभाषित करने के लिए JSON builder का उपयोग करें

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चरण 3: Schema संरचना परिभाषित करें

अपना schema बनाने के लिए दृश्य JSON builder का उपयोग करें:

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बुनियादी संरचना

{
  "status": "string",
  "message": "string",
  "data": {
    "result": "string"
  }
}

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Arrays के साथ

{
  "items": [
    {
      "id": "string",
      "name": "string",
      "value": "number"
    }
  ],
  "total": "number"
}

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जटिल नेस्टेड संरचना

{
  "response": {
    "summary": "string",
    "details": {
      "category": "string",
      "subcategory": "string",
      "metadata": {
        "created_at": "string",
        "updated_at": "string"
      }
    },
    "items": [
      {
        "id": "string",
        "properties": {
          "name": "string",
          "value": "number"
        }
      }
    ]
  }
}

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चरण 4: Schema सहेजें

  1. अपना structured output सहेजने के लिए Save पर क्लिक करें
  2. Schema अब agents में उपयोग के लिए उपलब्ध है

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Agents को असाइन करना

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विधि 1: General Tab से

  1. वह agent खोलें जिसे आप कॉन्फ़िगर करना चाहते हैं
  2. General टैब पर जाएँ
  3. Response Format अनुभाग खोजें
  4. ड्रॉपडाउन से अपना structured output चुनें
  5. Agent सहेजें

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विधि 2: Output Tab से

  1. वह agent खोलें जिसे आप कॉन्फ़िगर करना चाहते हैं
  2. Output टैब पर जाएँ
  3. सूची से एक structured output चुनें
  4. Agent सभी प्रतिक्रियाओं के लिए इस schema का उपयोग करेगा

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उपयोग के मामले

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API एकीकरण

परिदृश्य: आपको ऐसे रूप में agent प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता है जिसे आपकी API द्वारा उपभोग किया जा सके। Schema उदाहरण: 
{
  "status": "success",
  "code": 200,
  "data": {
    "result": "string",
    "timestamp": "string"
  }
}
Agent प्रतिक्रिया: 
{
  "status": "success",
  "code": 200,
  "data": {
    "result": "Task completed successfully",
    "timestamp": "2024-01-15T10:30:00Z"
  }
}

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डेटा निकासी

परिदृश्य: असंरचित टेक्स्ट से संरचित डेटा निकालें। Schema उदाहरण: 
{
  "entities": [
    {
      "type": "string",
      "value": "string",
      "confidence": "number"
    }
  ],
  "summary": "string"
}
Agent प्रतिक्रिया: 
{
  "entities": [
    {
      "type": "person",
      "value": "John Doe",
      "confidence": 0.95
    },
    {
      "type": "company",
      "value": "TechCorp",
      "confidence": 0.88
    }
  ],
  "summary": "Extracted 2 entities from the text"
}

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प्रारूपित रिपोर्ट

परिदृश्य: निरंतर रिपोर्ट संरचनाएँ उत्पन्न करें। Schema उदाहरण: 
{
  "report": {
    "title": "string",
    "date": "string",
    "sections": [
      {
        "heading": "string",
        "content": "string",
        "metrics": {
          "value": "number",
          "unit": "string"
        }
      }
    ],
    "summary": "string"
  }
}

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Workflow स्वचालन

परिदृश्य: स्वचालित workflow प्रसंस्करण के लिए प्रतिक्रियाओं को संरचित करें। Schema उदाहरण: 
{
  "action": "string",
  "parameters": {
    "key": "value"
  },
  "next_step": "string",
  "metadata": {
    "workflow_id": "string",
    "step_number": "number"
  }
}

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सर्वोत्तम प्रथाएँ

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Schema डिज़ाइन

  1. विशिष्ट रहें - सभी फ़ील्ड और उनके प्रकार स्पष्ट रूप से परिभाषित करें
  2. उदाहरणों का उपयोग करें - अपने schema में उदाहरण मान शामिल करें
  3. इसे सरल रखें - जहाँ संभव हो अत्यधिक जटिल नेस्टेड संरचनाओं से बचें
  4. फ़ील्ड का दस्तावेज़ीकरण करें - वर्णनात्मक फ़ील्ड नामों का उपयोग करें
  5. वैकल्पिक फ़ील्ड पर विचार करें - जहाँ उपयुक्त हो फ़ील्ड को वैकल्पिक चिह्नित करें

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फ़ील्ड नामकरण

  • स्पष्ट नामों का उपयोग करें - un के बजाय user_name
  • निरंतर रहें - नामकरण सम्मेलन का पालन करें (snake_case, camelCase)
  • संक्षिप्त रूपों से बचें - जहाँ संभव हो पूरे शब्दों का उपयोग करें
  • संबंधित फ़ील्ड समूहित करें - संबंधित डेटा के लिए नेस्टेड objects का उपयोग करें

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Schema संरचना

  • जहाँ संभव हो सपाट - सरल डेटा के लिए सपाट संरचनाओं को प्राथमिकता दें
  • संगठन के लिए नेस्ट करें - जटिल, संबंधित डेटा के लिए नेस्टिंग का उपयोग करें
  • सूचियों के लिए Arrays - समान आइटम के संग्रह के लिए arrays का उपयोग करें
  • समूहों के लिए Objects - संबंधित फ़ील्ड समूहित करने के लिए objects का उपयोग करें

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परीक्षण

  1. वास्तविक queries के साथ परीक्षण करें - सत्यापित करें कि schema वास्तविक उपयोगकर्ता प्रश्नों के साथ काम करता है
  2. सभी फ़ील्ड जाँचें - सुनिश्चित करें कि सभी आवश्यक फ़ील्ड भरे हुए हैं
  3. प्रकारों का सत्यापन करें - पुष्टि करें कि डेटा प्रकार schema से मेल खाते हैं
  4. Edge cases को संभालें - असामान्य या गायब डेटा के साथ परीक्षण करें

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Structured Outputs प्रबंधित करना

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सभी Schemas देखना

Output टैब में, आप कर सकते हैं:
  • सभी Schemas सूचीबद्ध करें - अपने प्रोजेक्ट में सभी structured outputs देखें
  • खोजें - नाम से schemas खोजें
  • क्रमबद्ध करें - निर्माण तिथि या शीर्षक के अनुसार क्रमबद्ध करें
  • विवरण देखें - Schema संरचना और मेटाडेटा देखें

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Schemas संपादित करना

  1. सूची में एक schema पर क्लिक करें
  2. दृश्य builder का उपयोग करके JSON संरचना संशोधित करें
  3. Schema अपडेट करने के लिए Save पर क्लिक करें
  4. परिवर्तन इस schema का उपयोग करने वाले सभी agents पर लागू होते हैं

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Schemas हटाना

  1. सूची में schema ढूँढें
  2. Delete आइकन पर क्लिक करें
  3. हटाने की पुष्टि करें
  4. इस schema का उपयोग करने वाले agents सामान्य टेक्स्ट प्रतिक्रियाओं पर वापस जाएँगे
Structured output को हटाने से इसका उपयोग करने वाले सभी agents प्रभावित होंगे। हटाने से पहले उन agents को अपडेट करना सुनिश्चित करें।

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प्रतिक्रिया प्रारूप

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सामान्य प्रतिक्रिया (डिफ़ॉल्ट)

जब कोई structured output चयनित नहीं होता, तो agents मुक्त-प्रारूप टेक्स्ट लौटाते हैं: 
The user requested information about project status.
The project is currently in progress with 75% completion.
All milestones are on track.

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संरचित प्रतिक्रिया

जब एक structured output चयनित होता है, तो agents JSON लौटाते हैं: 
{
  "status": "in_progress",
  "completion_percentage": 75,
  "milestones": [
    {
      "name": "Phase 1",
      "status": "completed"
    },
    {
      "name": "Phase 2",
      "status": "in_progress"
    }
  ],
  "on_track": true
}

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System Prompt के साथ एकीकरण

जब agent को structured output असाइन किया जाता है:
  1. Schema शामिल - JSON schema system prompt में जोड़ा जाता है
  2. प्रारूप निर्देश - Agent को स्पष्ट प्रारूपण निर्देश मिलते हैं
  3. उदाहरण प्रदान - Schema एक उदाहरण प्रारूप के रूप में कार्य करता है
  4. सत्यापन - Agent सटीक संरचना से मेल खाने का प्रयास करता है

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उन्नत सुविधाएँ

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गतिशील फ़ील्ड मान

Schemas में ऐसे फ़ील्ड शामिल हो सकते हैं जो प्रतिक्रिया के अनुसार अनुकूलित होते हैं: 
{
  "response_type": "string",
  "content": {
    "text": "string",
    "metadata": {}
  }
}

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Conditional संरचनाएँ

विभिन्न प्रतिक्रिया प्रकारों के लिए विभिन्न schemas का उपयोग करें: 
{
  "type": "success|error|warning",
  "message": "string",
  "data": {} // प्रकार के अनुसार संरचना बदलती है
}

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Array प्रतिक्रियाएँ

प्रतिक्रियाओं में कई आइटम को संभालें: 
{
  "count": "number",
  "items": [
    {
      "id": "string",
      "data": {}
    }
  ]
}

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समस्या निवारण

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Agent Schema का पालन नहीं कर रहा

संभावित कारण:
  • Schema agent को असाइन नहीं किया गया
  • Schema संरचना बहुत जटिल
  • Agent को स्पष्ट निर्देशों की आवश्यकता
समाधान:
  • सत्यापित करें कि General tab में structured output चयनित है
  • Schema संरचना को सरल करें
  • अधिक स्पष्ट फ़ील्ड विवरण जोड़ें
  • पहले सरल queries के साथ परीक्षण करें

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अमान्य JSON प्रतिक्रियाएँ

संभावित कारण:
  • Schema में सिंटैक्स त्रुटियाँ
  • Agent जटिल संरचना के साथ संघर्ष कर रहा
  • गायब आवश्यक फ़ील्ड
समाधान:
  • JSON builder में schema सिंटैक्स सत्यापित करें
  • JSON सत्यापन त्रुटियों की जाँच करें
  • यदि बहुत जटिल हो तो schema को सरल करें
  • पार्सिंग त्रुटियों के लिए agent प्रतिक्रियाओं की समीक्षा करें

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गायब फ़ील्ड

संभावित कारण:
  • फ़ील्ड स्पष्ट रूप से परिभाषित नहीं
  • Agent फ़ील्ड आवश्यकताओं को नहीं समझता
  • Schema बहुत अस्पष्ट
समाधान:
  • स्पष्ट फ़ील्ड विवरण जोड़ें
  • Schema में उदाहरण मान प्रदान करें
  • यदि हमेशा उपलब्ध न हों तो फ़ील्ड को वैकल्पिक बनाएँ
  • विशिष्ट queries के साथ परीक्षण करें

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उदाहरण

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उदाहरण 1: ग्राहक सहायता प्रतिक्रिया

Schema: 
{
  "ticket_id": "string",
  "status": "open|resolved|pending",
  "response": "string",
  "next_actions": ["string"],
  "priority": "low|medium|high|urgent"
}
Agent प्रतिक्रिया: 
{
  "ticket_id": "TKT-12345",
  "status": "resolved",
  "response": "Your issue has been resolved. The problem was related to account permissions.",
  "next_actions": ["Refresh your browser", "Log out and log back in"],
  "priority": "medium"
}

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उदाहरण 2: डेटा विश्लेषण प्रतिक्रिया

Schema: 
{
  "analysis": {
    "summary": "string",
    "findings": [
      {
        "category": "string",
        "insight": "string",
        "confidence": "number"
      }
    ],
    "recommendations": ["string"]
  },
  "data_points": "number"
}
Agent प्रतिक्रिया: 
{
  "analysis": {
    "summary": "Sales data shows 15% increase in Q4",
    "findings": [
      {
        "category": "revenue",
        "insight": "Revenue increased by 15% compared to Q3",
        "confidence": 0.95
      },
      {
        "category": "customers",
        "insight": "New customer acquisition up 20%",
        "confidence": 0.88
      }
    ],
    "recommendations": [
      "Continue current marketing strategy",
      "Focus on customer retention"
    ]
  },
  "data_points": 1250
}

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उदाहरण 3: कार्य प्रबंधन प्रतिक्रिया

Schema: 
{
  "task": {
    "id": "string",
    "title": "string",
    "status": "todo|in_progress|completed",
    "assignee": "string",
    "due_date": "string",
    "description": "string"
  },
  "related_tasks": [
    {
      "id": "string",
      "title": "string"
    }
  ]
}

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अनुमतियाँ

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Structured Outputs बनाना

  • प्रोजेक्ट व्यवस्थापक - Structured outputs बना, संपादित और हटा सकते हैं
  • प्रोजेक्ट सदस्य - प्रोजेक्ट अनुमतियों पर निर्भर (flows.edit)
  • दर्शक - Structured outputs देख सकते हैं लेकिन संशोधित नहीं कर सकते

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Agents में उपयोग करना

  • Agent स्वामी - अपने agents को structured outputs असाइन कर सकते हैं
  • प्रोजेक्ट व्यवस्थापक - प्रोजेक्ट में किसी भी agent को असाइन कर सकते हैं
  • प्रोजेक्ट सदस्य - जिन agents तक उनकी पहुँच है उन्हें असाइन कर सकते हैं

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संबंधित सुविधाएँ

  • Agent कॉन्फ़िगरेशन - Agent व्यक्तित्व और व्यवहार कॉन्फ़िगर करें
  • Tools - संरचित डेटा लौटाने वाले टूल का उपयोग करें
  • API एकीकरण - बाहरी APIs के साथ संरचित प्रतिक्रियाएँ एकीकृत करें
  • Workflows - स्वचालित workflows में structured outputs का उपयोग करें

Agent कॉन्फ़िगरेशन

जानें कि अपने agents को कैसे कॉन्फ़िगर करें

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सहायता

Structured outputs के साथ सहायता चाहिए? support@automationanywhere.com पर सहायता से संपर्क करें।