MGeo模型输入格式要求：JSON Schema校验规则详解
1. 为什么需要严格的输入格式校验
你有没有遇到过这样的情况：模型明明部署好了，代码也跑通了，但一输入地址就报错，或者返回的结果完全不对？不是模型不靠谱，而是输入的数据“没按规矩来”。
MGeo是阿里开源的专注中文地址领域的相似度匹配模型，它的强项在于精准识别两个地址是否指向同一实体——比如“北京市朝阳区建国路8号”和“北京市朝阳区建国路8号SOHO现代城B座”，它能判断这是同一个地方。但这个能力有个前提：输入必须干净、规范、结构正确。
很多人直接把原始文本拼成字符串丢进去，结果模型要么报错退出，要么默默给出错误结果。这就像给厨师一份写满错别字、缺斤少两、连菜名都写不清的菜单，再好的厨艺也做不出对味的菜。
MGeo采用JSON Schema作为输入数据的“守门人”，不是为了增加使用门槛，而是为了提前拦截所有不合规的输入，让每一次调用都可预期、可复现、可调试。本文不讲抽象理论，只说你真正需要知道的三件事：哪些字段必须有、字段值要满足什么条件、怎么快速验证自己写的JSON对不对。
2. MGeo核心输入结构解析
2.1 整体结构：一个标准的JSON对象
MGeo的输入是一个严格定义的JSON对象，不是字符串，不是数组，也不是嵌套过深的结构。最外层只有两个必填字段：address_a和address_b，分别代表待比对的两个中文地址。
{ "address_a": "北京市海淀区中关村南大街5号", "address_b": "北京市海淀区中关村南大街5号北京理工大学" }看起来很简单？但正是这种“简单”背后藏着关键约束。我们拆开来看每个字段的真实要求。
2.2 address_a 与 address_b：不只是字符串，而是“合格地址字符串”
这两个字段看似只是普通字符串，但MGeo的JSON Schema对它们施加了明确限制：
- 类型必须为字符串（string）：不能是数字、null、布尔值或对象；
- 长度必须在 3–200 个字符之间：太短（如“上海”）缺乏定位信息，太长（如带冗余描述的段落）会干扰模型理解；
- 不能包含控制字符或不可见Unicode符号（如
\u200b零宽空格），这类字符肉眼不可见，却会导致校验失败； - 首尾不能有空白符（空格、制表符、换行符），即必须经过
.trim()处理。
举个容易踩坑的例子：
// ❌ 错误：开头有空格，且长度超限（含多余说明） { "address_a": " 上海市浦东新区张江路1号（近地铁2号线张江高科站）", "address_b": "上海市浦东新区张江路1号" }这段JSON在语法上完全合法，但MGeo的Schema校验会直接拒绝——因为address_a开头有空格，且总长度远超200字符。正确的写法是：
// 正确：清洗后简洁表达 { "address_a": "上海市浦东新区张江路1号", "address_b": "上海市浦东新区张江路1号" }2.3 可选字段：region_hint 与 language
除了两个必填字段，MGeo还支持两个完全可选的辅助字段，它们不会影响核心匹配逻辑，但能在特定场景下提升稳定性：
region_hint：字符串类型，用于提示地址所属的省级行政区，例如"北京市"、"广东省"。当两个地址名称高度相似但跨省时（如“中山路”在南京、广州、厦门都有），提供该字段可帮助模型排除歧义。language：字符串类型，当前仅支持"zh"（中文），默认值即为"zh"，显式声明可增强代码可读性。
{ "address_a": "中山路100号", "address_b": "中山路100号", "region_hint": "广东省广州市", "language": "zh" }注意：这两个字段一旦出现，就必须符合类型要求；如果不需要，完全不写它们是最安全的做法，不必传null或空字符串。
3. JSON Schema校验规则逐条解读
3.1 官方Schema长什么样？
MGeo使用的JSON Schema（简化版，去除非核心元信息）如下：
{ "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema", "type": "object", "properties": { "address_a": { "type": "string", "minLength": 3, "maxLength": 200, "pattern": "^\\S.*\\S$|^\\S$" }, "address_b": { "type": "string", "minLength": 3, "maxLength": 200, "pattern": "^\\S.*\\S$|^\\S$" }, "region_hint": { "type": ["string", "null"], "maxLength": 20 }, "language": { "type": "string", "enum": ["zh"] } }, "required": ["address_a", "address_b"], "additionalProperties": false }别被$schema和pattern吓到，我们用人话一条条翻译：
| Schema规则 | 实际含义 | 常见错误示例 |
|---|---|---|
"type": "object" | 输入必须是JSON对象（大括号{}包裹） | 传了字符串"{}"或数组[{}] |
"required": ["address_a", "address_b"] | 这两个字段缺一不可，少一个就校验失败 | 只传了{"address_a": "..."} |
"additionalProperties": false | 禁止任何未声明的字段，多一个字段（如"debug": true）也会被拒绝 | 加了注释字段或临时调试字段 |
| `"pattern": "^\S.*\S$ | ^\S$"` | 正则表达式，强制首尾非空白字符（即自动.trim()效果） |
特别提醒："pattern"中的\\S表示“非空白字符”，.*表示“任意字符（包括中文）”，整个正则确保字符串既不为空，也不以空白开头或结尾。
3.2 如何手动验证你的JSON是否合规？
不用写代码，三个方法立刻上手：
方法一：在线校验工具（推荐新手）
访问 https://jsonschemalint.com，粘贴你的JSON和上面的Schema，点击“Validate”，秒出结果。错误信息会明确告诉你哪一行、哪个字段、违反了哪条规则。
方法二：Python脚本本地验证（适合批量处理）
在你的工作区（如/root/workspace）新建validate_input.py：
import json import jsonschema from jsonschema import validate # 加载MGeo输入Schema（精简版） schema = { "type": "object", "properties": { "address_a": {"type": "string", "minLength": 3, "maxLength": 200, "pattern": "^\\S.*\\S$|^\\S$"}, "address_b": {"type": "string", "minLength": 3, "maxLength": 200, "pattern": "^\\S.*\\S$|^\\S$"}, "region_hint": {"type": ["string", "null"], "maxLength": 20}, "language": {"type": "string", "enum": ["zh"]} }, "required": ["address_a", "address_b"], "additionalProperties": False } def validate_mgeo_input(json_str): try: data = json.loads(json_str) except json.JSONDecodeError as e: print(f"❌ JSON语法错误: {e}") return False try: validate(instance=data, schema=schema) print(" 输入格式完全合规") return True except jsonschema.exceptions.ValidationError as e: print(f"❌ 校验失败: {e.message}（路径: {e.json_path}）") return False # 示例调用 test_input = '{"address_a": "杭州市西湖区文三路123号", "address_b": "杭州市西湖区文三路123号"}' validate_mgeo_input(test_input)运行后，你会看到清晰的或❌反馈，连错误位置都标得明明白白。
方法三：Jupyter中实时调试（最直观）
打开Jupyter Lab，新建Notebook，在第一个cell里粘贴你的JSON，第二个cell运行验证脚本。每次修改输入，Shift+Enter一按，结果立现——这才是工程师该有的调试节奏。
4. 实战：从原始数据到合规输入的完整流程
假设你有一批用户上报的地址数据，CSV格式如下：
| id | raw_address_a | raw_address_b |
|---|---|---|
| 1 | " 深圳市南山区科技园科苑路123号 " | "深圳市南山区科技园科苑路123号腾讯大厦" |
| 2 | "广州天河区体育西路1号" | "广州市天河区体育西路1号百脑汇" |
| 3 | "上海静安区南京西路123号" | "" |
目标：生成一批MGeo可直接消费的JSON输入。
4.1 数据清洗四步法
- 去首尾空白：
raw_address_a.strip(),raw_address_b.strip() - 过滤空值：若清洗后为空字符串，跳过或替换为占位符（如
"未知地址"） - 截断超长文本：
address[:200]，避免因备注、括号内容过长触发maxLength限制 - 统一编码：确保字符串为UTF-8，无乱码（Python中通常默认满足）
4.2 生成合规JSON的Python代码
import json import pandas as pd # 读取原始CSV df = pd.read_csv("/root/workspace/addresses.csv") def make_mgeo_input(row): addr_a = str(row["raw_address_a"]).strip()[:200] addr_b = str(row["raw_address_b"]).strip()[:200] # 空值兜底 if not addr_a: addr_a = "未知地址" if not addr_b: addr_b = "未知地址" return { "address_a": addr_a, "address_b": addr_b, # region_hint可选：从addr_a中提取省名（简单版） "region_hint": addr_a.split("市")[0] + "市" if "市" in addr_a else None } # 批量生成 inputs = [] for _, row in df.iterrows(): inputs.append(make_mgeo_input(row)) # 保存为JSONL（每行一个JSON对象，便于后续批量推理） with open("/root/workspace/mgeo_inputs.jsonl", "w", encoding="utf-8") as f: for inp in inputs: f.write(json.dumps(inp, ensure_ascii=False) + "\n") print(f" 已生成 {len(inputs)} 条合规输入，保存至 mgeo_inputs.jsonl")这段代码跑完，你得到的mgeo_inputs.jsonl文件，每一行都是一个通过Schema校验的JSON对象，可直接喂给MGeo推理脚本。
5. 常见报错原因与速查指南
即使你认真看了前面所有规则，实际运行时仍可能遇到报错。以下是高频问题清单，按出现概率排序：
5.1 “ValidationError: Additional properties are not allowed”
原因：输入JSON里多了Schema没声明的字段，比如"debug": true、"timestamp": 1712345678、甚至一个不小心多打的逗号后面跟了个字段。
解决：检查JSON是否有多余字段；用在线校验工具看具体哪一行报错；记住"additionalProperties": false是铁律。
5.2 “ValidationError: ' 北京市朝阳区 ' is not a valid string”
原因：字符串首尾有空格或换行符，触发了pattern校验失败。
解决：在构造JSON前，对每个地址字符串执行.strip()；不要依赖前端或数据库自动清洗。
5.3 “ValidationError: [] is not of type 'object'”
原因：你传的是一个JSON数组（如[{"address_a":"..."}, ...]），但MGeo只接受单个对象。
解决：确认你的推理脚本是否循环读取了JSONL文件；如果是单次调用，确保输入是{}而非[{}]。
5.4 “ValidationError: None is not of type 'string'”
原因：region_hint字段传了null，但Schema中定义为["string", "null"]——等等，这不应该报错？
真相：部分JSON Schema实现（如旧版jsonschema库）对["string", "null"]支持不一致。最稳妥做法：不传region_hint字段，而不是传null。
5.5 推理脚本无报错但返回空结果
原因：输入通过了Schema校验，但语义上无效，例如两个地址都是“xxx小区”，缺乏楼栋号、单元号等关键定位信息。
解决：这不是格式问题，而是数据质量问题。MGeo擅长匹配“细节丰富”的地址对，对模糊泛称鲁棒性有限。建议在业务层增加地址完整性校验（如是否含“号”、“栋”、“室”等关键词）。
6. 总结：把校验当成开发习惯，而不是部署障碍
MGeo的JSON Schema不是一道繁琐的关卡，而是一份清晰的“使用说明书”。它用机器可读的方式，把“什么样的输入能跑通、什么样的输入会失败”白纸黑字写清楚。掌握它，你就能：
- 在写代码前，用在线工具5秒验证输入样例；
- 在处理批量数据时，用几行Python自动清洗并生成合规JSON；
- 在团队协作中，用Schema文件替代口头约定，杜绝“我传的格式明明没问题”的扯皮；
- 在模型迭代时，Schema版本化管理，让上下游平滑升级。
回到最初的问题：为什么MGeo要如此严格？因为它面向的是真实业务场景——地址匹配结果直接影响物流分拣、政务核查、风控决策。一次格式错误导致的误判，代价远高于多写两行清洗代码。
所以，下次拿到一个新模型，别急着跑通第一行代码。先读懂它的输入Schema。那不是束缚，而是通往稳定、可靠、可维护的捷径。
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