学习如何使用 Open AI API 生成与您的 JSON 模式完全匹配的模型输出，从而获得一致、结构化的数据格式。
译自 OpenAI Structured Outputs: How-To Guide for Developers，作者 Oladimeji Sowole。
OpenAI 新的结构化输出功能旨在确保模型生成的输出与您提供的 JSON 模式完全匹配。此功能对于需要一致且结构化数据格式的开发人员特别有用，无论是用于 API 集成、数据处理还是应用程序开发。
我将指导您开始使用结构化输出，包括设置环境、定义 JSON 模式以及使用 OpenAI API 生成符合您规范的模型输出。
结构化输出允许您通过定义模型输出必须遵循的 JSON 模式来强制执行特定的数据格式。这确保了模型生成的数据既可预测又可靠，可以无缝地融入您现有的数据工作流程。结构化输出可以通过两种主要方式实现：通过函数调用和使用带有新 json_schema 选项的 response_format 参数。
当您需要以下内容时，结构化输出非常有用：
- 与需要特定格式数据的其他 API 集成。
- 确保模型返回的数据一致性，减少对额外验证或格式化的需求。
- 简化在依赖结构化数据的应用程序（例如数据库或 Web 服务）中使用 大型语言模型 (LLM) 的过程。
在深入研究结构化输出之前，请确保您具备以下条件：
- 在您的机器上安装了 Python。
- 一个 OpenAI API 密钥。
- dotenv库，用于管理环境变量。您可以使用 pip安装必要的库：
pip install openai python-dotenv首先在您的项目目录中创建一个 .env 文件，以安全地存储您的 OpenAI API 密钥：
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
接下来，在您的 Python 脚本中加载此 API 密钥以与 OpenAI API 交互：
import os
import openai
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
# Set OpenAI API key
openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')让我们逐步介绍如何在实践中使用结构化输出，重点关注函数调用和 response_format 参数。
首先，定义一个模型输出应符合的 JSON 模式。对于此示例，我假设您正在使用一个简单的用户配置文件数据模式。
{
"type": "object",
"properties": {
"name": {"type": "string"},
"age": {"type": "integer"},
"email": {"type": "string", "format": "email"}
},
"required": ["name", "age", "email"]
}此模式指定输出必须是一个包含三个字段的对象：name、age 和 email。name 字段是一个字符串，age 是一个整数，email 必须遵循电子邮件格式。
接下来，设置一个 API 请求，指示模型生成与此模式匹配的数据。使用带有 json_schema 选项的 response_format 参数来强制执行结构。
def generate_profile():
schema = {
"type": "object",
"properties": {
"name": {"type": "string"},
"age": {"type": "integer"},
"email": {"type": "string", "format": "email"}
},
"required": ["name", "age", "email"]
}
response = openai.Completion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
prompt="Generate a user profile:",
response_format={"json_schema": schema},
max_tokens=100
)
return response['choices'][0]['message']['content']
print(generate_profile())利用结构化输出的另一种方法是通过函数调用。这种方法允许您根据提供的模式定义模型可以调用的特定函数。以下是实现方法：
a. 定义函数
def create_user_profile(name, age, email):
return {
"name": name,
"age": age,
"email": email
}b. 向 OpenAI 注册函数
您需要将函数注册为模型可以调用的工具。
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "create_user_profile",
"description": "Create a user profile with name, age, and email.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"name": {"type": "string"},
"age": {"type": "integer"},
"email": {"type": "string", "format": "email"}
},
"required": ["name", "age", "email"]
}
}
}
]c. 生成输出
现在，您可以通过 API 调用函数来生成输出。
import jsonschema
from jsonschema import validate
def validate_profile(profile, schema):
try:
validate(instance=profile, schema=schema)
print("Profile is valid.")
except jsonschema.exceptions.ValidationError as err:
print("Profile is invalid:", err)
# Example usage
profile = generate_profile_with_function_calling()
validate_profile(json.loads(profile), schema)d. 验证输出
获得输出后，务必根据模式对其进行验证，以确保其满足所有指定的要求。尽管 API 尝试符合模式，但最好添加额外的验证层。
使用结构化输出时，如果模型的输出与定义的模式不匹配，则可能会遇到错误。优雅地处理这些错误对于构建强大的应用程序至关重要。
def generate_and_validate_profile():
try:
profile = generate_profile_with_function_calling()
validate_profile(json.loads(profile), schema)
return profile
except Exception as e:
return f"An error occurred: {e}"
print(generate_and_validate_profile())结构化输出是一个强大的功能，使开发人员能够使用 JSON 模式在模型输出中强制执行特定的数据格式。无论是通过函数调用还是 response_format 参数，此功能都可确保模型生成的输出是可预测的、一致的，并且可以与其他系统集成。
按照本指南中概述的步骤，您可以开始在自己的项目中使用结构化输出，从而提高 AI 应用程序的可靠性和实用性。无论您是与 API 集成、使用数据库还是构建数据驱动的应用程序，结构化输出都可以帮助您维护数据的完整性并减少对后处理的需求。
立即开始尝试结构化输出，了解此功能如何简化您的工作流程并增强应用程序的功能。