OpenAI Structured Outputs: Ein umfassender Leitfaden mit Code-Beispielen

OpenAIs strukturierte Ausgaben bieten Entwicklern die Möglichkeit, vorhersehbare, strukturierte Antworten von KI Modellen für verschiedene Anwendungen zu generieren. Dieser Leitfaden erklärt, was strukturierte Ausgaben (Structured Outputs) sind, ihre Vorteile, wie man sie implementiert, und zeigt Codebeispiele, um diese Funktion effektiv zu nutzen..

Was sind OpenAI Structured Outputs?

Structured Outputs sind Antworten, die von OpenAIs API in einem vordefinierten Format, wie JSON oder tabellarischen Daten, generiert werden. Durch das Festlegen einer spezifischen Struktur können Entwickler konsistente und zuverlässige Ausgaben sicherstellen, was für Anwendungen, bei denen Präzision entscheidend ist, wie Kundensupport-Bots, Finanztools oder automatisierte Berichtssysteme, unerlässlich ist.

Vorteile von Structured Outputs

1. Konsistente und vorhersehbare Ergebnisse
   Structured Outputs ermöglichen es Entwicklern, KI-Lösungen zu erstellen, die konsistente und formatierte Antworten liefern, die Variabilität reduzieren und die Zuverlässigkeit in kritischen Anwendungen verbessern.
   
2. Verbesserte Entwicklungseffizienz
   Mit Structured Outputs können Sie spezifische Vorlagen für Ihre API-Antworten entwerfen, den Entwicklungsprozess rationalisieren und den Bedarf an manueller Filterung oder Verfeinerung der Ausgabe minimieren.
   
3. Angepasste User Experience
   Structured Outputs ermöglichen es Unternehmen, personalisierte und interaktive Erlebnisse für Benutzer zu schaffen, indem sie das Ausgabeformat anpassen, wie z. B. das Generieren strukturierter Berichte oder das Bereitstellen präziser Empfehlungen.

Implementierung von Structured Outputs mit der OpenAI API

Hier erfahren Sie, wie Sie strukturierte Ausgaben mit der OpenAI API erstellen. Die folgenden Codebeispiele veranschaulichen den Prozess für verschiedene Szenarien.

Step 1: Definieren Sie Ihr gewünschtes Ausgabeformat

Beginnen Sie damit, die Struktur zu definieren, die die Ausgabe haben soll. Zum Beispiel können wir eine JSON-Struktur für einen Kundensupport-Chatbot erstellen.

{
    "issue_type": "String",
    "customer_id": "Integer",
    "status": "String",
    "resolution_steps": ["Step 1", "Step 2", "Step 3"]
}

Step 2: Erstellen eines Prompts für die API

Der nächste Schritt besteht darin, einen Prompt zu entwerfen, der das Modell anweist, Ausgaben im gewünschten Format zu liefern. Dieser Prompt wird die API präzise anleiten. Unten ist ein Beispiel für ein Python-Code-Snippet, das die OpenAI API verwendet:

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = "your-api-key"

# Define the prompt with the desired structure
prompt = """
You are a customer support assistant. Respond to customer inquiries using the following JSON format:
{
    "issue_type": "Type of issue",
    "customer_id": "Customer's ID",
    "status": "Current status (Pending, In Progress, Resolved)",
    "resolution_steps": ["Step 1", "Step 2", "Step 3"]
}

Customer Inquiry: 'My order hasn’t arrived yet, and it’s been delayed for over a week.'
"""

# Make the API call with structured output
response = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt=prompt,
    max_tokens=150,
    temperature=0.7
)

# Print the response
print(response.choices[0].text.strip())

Dieser Code gibt eine Antwort im von Ihnen angegebenen Format zurück, wie zum Beispiel:

{
    "issue_type": "Delivery Delay",
    "customer_id": 123456,
    "status": "Pending",
    "resolution_steps": [
        "Check the shipping status.",
        "Verify delivery address.",
        "Escalate to shipping partner if necessary."
    ]
}

Step 3: Testen und Iterieren für Genauigkeit

Das Testen ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Ausgabe der Struktur entspricht. Wenn die Antwort der API nicht passt, passen Sie den Prompt an, bis die Ausgabe konsistent dem gewünschten Format entspricht.

Use Cases für OpenAI Structured Outputs

1. Erstellung von Finanzberichten

Angenommen, Sie möchten eine Anwendung erstellen, die Finanzzusammenfassungen generiert. Unten ist ein Beispiel-Prompt und Code-Snippet.

prompt = """
Provide a financial summary in the following JSON format:
{
    "revenue": "Total revenue amount in USD",
    "expenses": "Total expenses amount in USD",
    "net_profit": "Net profit amount in USD",
    "recommendations": ["Recommendation 1", "Recommendation 2"]
}

Data: The company had a revenue of $500,000 and expenses of $300,000.
"""

response = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt=prompt,
    max_tokens=100,
    temperature=0.5
)

# Print the formatted response
print(response.choices[0].text.strip())

Die Ausgabe könnte so aussehen:

{
    "revenue": "$500,000",
    "expenses": "$300,000",
    "net_profit": "$200,000",
    "recommendations": [
        "Invest in marketing to increase sales.",
        "Reduce operational costs to boost net profit."
    ]
}

2. Automatisierung des Kundensupports

Im Kundensupport ist es wichtig, standardisierte Antworten zu liefern. Hier ist, wie Sie es implementieren können:

prompt = """
You are a customer support bot. Reply to user queries in the following format:
{
    "query": "Customer's query",
    "response": "Your response",
    "next_steps": ["Step 1", "Step 2"]
}

Query: 'I need help resetting my password.'
"""

response = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt=prompt,
    max_tokens=100,
    temperature=0.6
)

# Display the output
print(response.choices[0].text.strip())

Die erwartete Ausgabe würde so aussehen:

{
    "query": "I need help resetting my password.",
    "response": "To reset your password, visit the 'Forgot Password' page and follow the instructions.",
    "next_steps": [
        "Click the link sent to your email.",
        "Choose a new password and confirm."
    ]
}

Best Practices für die Erstellung effektiver Structured Outputs

1. Seien Sie explizit und genau in Ihren Prompts: Definieren Sie das Ausgabeformat klar und geben Sie dem Modell detaillierte Anweisungen.
2. Testen Sie auf Konsistenz: Führen Sie mehrere Tests durch, um sicherzustellen, dass die API zuverlässige Antworten liefert, die der Struktur entsprechen.
3. Verwenden Sie Fine-Tuning für komplexe Szenarien: Für fortgeschrittene Anwendungsfälle sollten Sie in Betracht ziehen, Modelle mit benutzerdefinierten Daten zu verfeinern, um die Genauigkeit und Konsistenz der Ausgabe zu verbessern.

Zusammenfassung

OpenAIs strukturierte Ausgaben bieten eine robuste Möglichkeit, vorhersehbare und formatierte KI-Antworten zu implementieren. Ob es darum geht, Berichte zu automatisieren, Kundensupportsysteme zu verbessern oder strukturierte Daten zu extrahieren, die Implementierung strukturierter Ausgaben sorgt für konsistente, zuverlässige und effiziente Ergebnisse. Durch die Befolgung bewährter Verfahren und die Verwendung der bereitgestellten Codebeispiele können Entwickler die Leistungsfähigkeit strukturierter Ausgaben für eine Vielzahl von Geschäftsanforderungen nutzen.

Frequently Asked Questions (FAQs)

1. Kann ich Structured Outputs für die dynamische Datenerfassung verwenden?

Ja, strukturierte Ausgaben eignen sich perfekt für die dynamische Datenerfassung. Durch das Erstellen spezifischer Prompts können Sie die API anweisen, Informationen aus Texteingaben in einem konsistenten Format zu extrahieren und zu organisieren.

2. Was ist der beste Weg, um Structured Outputs zu testen?

Das Testen umfasst das Ausführen desselben Prompts über mehrere Datensätze, um zu überprüfen, ob die Ausgabe konsistent bleibt. Es ist wichtig, die Prompts iterativ zu verfeinern, bis sie genaue, strukturierte Ergebnisse liefern.

3. Benötige ich ein Fine-Tune des KI-Modells für Structured Outputs?

Eine Feinabstimmung ist nicht immer erforderlich, kann jedoch für komplexe oder hochspezifische Aufgaben, bei denen Genauigkeit entscheidend ist, von Vorteil sein. Die Feinabstimmung hilft dem Modell, innerhalb Ihrer definierten Struktur besser zu verstehen und zu reagieren.
Wir empfehlen die Modelle gpt-4o und gpt-4o-mini. Seit dem 2. Oktober 2024 können diese Modelle im Standard Structured Outputs liefern.

4. Wie kann ich die Genauigkeit bei Structured Outputs sicherstellen?

Stellen Sie die Genauigkeit sicher, indem Sie detaillierte Prompts erstellen, gründlich testen und basierend auf den Ergebnissen verfeinern. Die Feinabstimmung des Modells kann auch die Genauigkeit für komplexe Anwendungsfälle verbessern.

5. Ist es möglich, Structured Outputs für verschiedene Sprachen anzupassen?

Ja, Sie können Structured Outputs für verschiedene Sprachen anpassen, indem Sie die Sprache des Prompts anpassen. Die Modelle von OpenAI sind vielseitig und in der Lage, strukturierte Ausgaben in mehreren Sprachen zu generieren, solange die Prompts klar und gut definiert sind.