Schemer: texto livre para JSON estruturado no dispositivo
Extração no dispositivo que transforma texto livre em um objeto JSON tipado que segue seu JSON Schema, sem inventar valores para campos ausentes.
O Schemer recebe texto livre e um JSON Schema fornecido pelo desenvolvedor e retorna um objeto JSON que o segue, com garantias de tipo em vez de texto generativo. JSON Schema puro na entrada (compatível com OpenAI e Gemini), JSON tipado na saída. Seu diferencial é a detecção de ausência: saber quando um campo simplesmente não está no texto, a 0,91 contra 0,18 a 0,43 dos LLMs por prompt, que é exatamente onde os extratores generativos falham. O modelo é geral; a referência de lançamento é a criação de tarefas.
Demo
Desempenho
Com 211M de parâmetros e 111 MB, os únicos modelos mais precisos que o Schemer são 40 vezes maiores ou mais. Quando o texto não menciona um campo, o Schemer o deixa vazio 91% das vezes em vez de inventar um valor, contra 18 a 43% dos LLMs por prompt.
9.021 registros reservados em sete fatias de uso, 13 idiomas (interno)
| Modelo | Precisão | Ausência | Parâmetros | Disco |
|---|---|---|---|---|
| Gemma 4 26B A4B | 0.834 | 0.428 | 26.6B | 17.2 GB |
| Claude Haiku 4.5 | 0.816 | 0.431 | n/a | API |
| Qwen 3.5 9B | 0.812 | 0.434 | 9.1B | 9.1 GB |
| Schemer (int8) | 0.800 | 0.911 | 211M | 218 MB |
| Schemer (int4) | 0.793 | 0.908 | 211M | 111 MB |
| Ministral 3 8B | 0.790 | 0.430 | 8.0B | 17.8 GB |
| Gemma 4 E2B | 0.780 | 0.427 | 5.1B | 8.3 GB |
| Qwen 3.5 0.8B | 0.651 | 0.351 | 0.87B | 1.75 GB |
| NuExtract-2.0-2B | 0.643 | 0.393 | 2.2B | 4.4 GB |
| GLiNER2-multi | 0.585 | 0.374 | 307M | 309 MB |
| GLiNER2-base | 0.524 | 0.368 | 205M | 834 MB |
| NuExtract-tiny-v1.5 | 0.334 | 0.222 | 0.5B | 954 MB |
| FunctionGemma 270M | 0.288 | 0.181 | 0.27B | 540 MB |
Avaliação interna em 9.021 registros reservados; os concorrentes rodam no mesmo conjunto reservado.
Casos de uso
Linguagem natural para evento de calendário
Transforme “Almoço com a Priya quinta que vem à 1, cerca de uma hora” em um evento tipado: título, data e hora de início, duração e recorrência. Roda em um teclado ou app de notas, no dispositivo e offline.
Mensagens em registros estruturados
Transforme uma mensagem de chat, um e-mail ou uma nota digitalizada em um lead de CRM, pedido ou fatura: nomes, e-mails, valores e datas, cada um decodificado para seu tipo real, com campos ausentes retornados como null em vez de adivinhados.
Entrada mais limpa para LLMs no dispositivo
Pré-estruture texto bagunçado em campos validados e tipados antes de ele chegar a um LLM no dispositivo. Entrada estruturada limpa em vez de prosa bruta reduz alucinação e custo de tokens e melhora a precisão, tudo sem sair do dispositivo.
Agentes no dispositivo e preenchimento de formulários
Entregue a um agente local um JSON Schema e texto livre e receba JSON tipado de volta para disparar uma ação ou pré-preencher um formulário, sem LLM em nuvem e sem custo por chamada.
Avaliações e feedback em notas
Converta uma avaliação em texto livre em uma nota por estrelas tipada, um rótulo de sentimento (positivo, misto, negativo) e sinalizadores como recompraria, prontos para ordenar ou encaminhar sem ler cada uma.
Normalize registros bagunçados
Converta em lote registros em texto livre inconsistentes, notas, logs ou planilhas exportadas em um único schema tipado e limpo, com campos ausentes sinalizados em vez de inventados, no dispositivo.
O que ele faz
- JSON Schema puro na entrada (compatível com OpenAI e Gemini), JSON tipado na saída.
- Decodifica strings, números, booleanos, datetimes, rótulos e arrays para seus tipos reais.
- Detecção explícita de ausência: reporta um campo como ausente em vez de inventar um valor.
- Funciona em 13 idiomas a partir de um único modelo, sem configuração por idioma.
Especificações
- Parâmetros
- 211M (encoder mmBERT-base podado)
- Precisão
- 0,800 (int8), 0,911 na detecção de ausência
- Tamanho
- 111 MB (int4 AWQ), 218 MB (int8)
- Formatos
- Core ML e ONNX, multiplataforma
FAQ
O que é o Schemer?
Extração no dispositivo que transforma texto livre em um objeto JSON tipado que segue seu JSON Schema, sem inventar valores para campos ausentes.
O Schemer roda no dispositivo?
Sim. O Schemer roda inteiramente no dispositivo: a inferência acontece localmente, sem chamada a servidor, então os dados nunca saem do dispositivo.
O Schemer já está disponível?
O Schemer está em beta fechado. Você pode solicitar acesso antecipado na página dele.
Quanto custa o Schemer?
Cada modelo é grátis para até 100 mil dispositivos ativos mensais por SDK. Inferência ilimitada por usuário. Fale conosco para licenças personalizadas.
Qual a precisão e a velocidade do Schemer?
Com 211M de parâmetros e 111 MB, os únicos modelos mais precisos que o Schemer são 40 vezes maiores ou mais. Quando o texto não menciona um campo, o Schemer o deixa vazio 91% das vezes em vez de inventar um valor, contra 18 a 43% dos LLMs por prompt.
Acesso antecipado
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