结构化提取的新分工：Clairic 与类型化结果

不是每个任务都需要开放生成

Clairic 的预览文章把输出分成数值、固定选项和开放文本等类型，讨论从非结构化输入中提取、计算和估计类型化数值的模型路线。

来源称其模型已在 Workers AI 提供预览，开放权重是后续意向。本网站不调用该模型，也不把未来开放计划写成当前已发布事实。

抽取、计算与预测应分别验收

从发票复制金额、根据日期计算天数、估计未来流量，虽然都可能返回数字，所需证据与误差含义完全不同。应用界面应让用户知道数值属于哪一种。

类型保证格式，不能单独保证事实正确。金额需要单位、日期需要时区，预测需要区间和边界；服务端仍需验证业务规则。

置信度如何进入实际流程

来源描述置信分数、字符跨度和分布等信息。接入方应定义低置信度阈值、人工复核路径和缺失值，而非直接把所有提取结果写入业务系统。

本站建议保存必要的证据定位，避免长期记录敏感原文。用具有标注的样本检查准确率、校准程度和异常输入，才知道这类接口能否替换现有生成流程。

实践检查表

• 明确数值的单位、来源与推断性质。
• 对低置信度和字段缺失设计恢复路径。
• 类型校验与业务校验都放在服务端。