लेखकों ने Object Aligner (OA) पेश किया है, जो एक ओपन-सोर्स Python लाइब्रेरी है जो दो JSON ऑब्जेक्ट्स के बीच की समानता को निर्धारित रूप से स्कोर करती है, उनकी संरचनाओं को पुनरावृत्ति से एलाइन करके। यह टूल हंगेरियन अल्गोरिदम का उपयोग करके अनऑर्डर किए गए संग्रहों के लिए और अनुक्रम एलाइनमेंट का उपयोग करके ऑर्डर किए गए के लिए, स्कीमा एनोटेशन के आधार पर आंशिक क्रेडिट देकर सटीक मिलान और टेक्स्ट-आधारित समानता की सीमाओं को दूर करता है।
- OA "रेफ़रेंशियल एलाइनमेंट" के माध्यम से ग्राफ या हाइपरग्राफ जैसी जटिल संरचित डेटा को संभालता है, जो पहचानकर्ताओं के बीच एक बाइजेक्शन का अनुमान लगाता है ताकि स्कोर रिलेबलिंग के लिए अपरिवर्तनीय हों।
- लाइब्रेरी विसफेलियर-लेमन रंग रिफाइनमेंट का उपयोग करके ग्राफ समरूपता को अनुमानित करती है और बिना किसी अतिरिक्त लागत के असंगतियों के लिए रैंक किए गए मरम्मत सुझाव उत्पन्न करती है।
- जब GEPA प्रॉम्प्ट ऑप्टिमाइज़र के भीतर एक इनाम के रूप में उपयोग किया जाता है, तो Object Aligner परीक्षण किए गए सभी डेटासेट पर मदद करता है या तटस्थ रहता है।
लेखकों का मानना है कि यह महत्वपूर्ण है क्योंकि यह जानकारी निष्कर्षण और एजेंटिक प्लानिंग जैसे कार्यों में LLM आउटपुट का मूल्यांकन करने के लिए एक निर्धारित, स्कीमा-कॉन्फ़िगर करने योग्य विधि प्रदान करता है, महंगे या अपारदर्शी LLM जजों पर निर्भर किए बिना।