PANDUAN AI Bahasa

Output Berstruktur

Output berstruktur mengatur respons model ke dalam bentuk yang ditakrifkan, seperti objek JSON yang disahkan terhadap skema.

Dengar panduan iniAI-diceritakan · ~2 min

Pada halaman ini2 min dibaca
  1. Gambaran keseluruhan
  2. Pengambilan utama
  3. Menyelam dalam
  4. Tangkap objek yang sah tetapi tidak betul
  5. Pelaksanaan Dunia Sebenar
  6. Mempraktikkannya
  7. Sumber dan bacaan lanjut
  8. Teruskan Meneroka
  9. Soalan lazim

Gambaran keseluruhan

Ini memudahkan integrasi, tetapi kesahihan struktur tidak menetapkan ketepatan fakta. Objek yang sah masih boleh mengandungi nilai rekaan atau keputusan yang tidak sesuai.

Pengambilan utama

  1. Tentukan peraturan nilai hilang dan penversian.
  2. Mengendalikan output yang tidak lengkap atau ditolak.
  3. Semak hubungan fakta selepas pengesahan skema.

Menyelam dalam

Tentukan medan, jenis, nilai yang dibenarkan, dan tingkah laku nilai hilang sebelum menjana output. Rentetan tarikh, jumlah berangka, dan senarai pengecam sumber memerlukan pengesahan yang berbeza. Tentukan sama ada medan tambahan diterima dan sama ada nilai yang tiada berbeza daripada null eksplisit. Penyedia berbeza dalam cara mereka menguatkuasakan struktur. Sesetengahnya mengehadkan penjanaan terhadap skema yang disokong; yang lain bergantung pada prompt dan pengesahan selepas itu. Semak ciri skema yang disokong dan masih mengendalikan penolakan, pemendekan, tamat masa, dan respons yang salah di sempadan aplikasi. Sahkan makna selepas bentuk. Jumlah yang diekstrak harus bersetuju dengan dokumen dan mana-mana aritmetik yang berkenaan. Pengenal sumber yang dirujuk mesti merujuk kepada sumber yang benar-benar disediakan. Skema biasanya tidak boleh memutuskan hubungan ini hanya dengan pemeriksaan jenis. Simpan versi skema dengan output yang disimpan dan tentukan peraturan keserasian sebelum mengubahnya. Sistem hiliran harus menolak atau secara eksplisit menyesuaikan versi yang tidak serasi. Elakkan daripada menggantikan secara senyap dengan kegagalan palsu apabila bukti yang diperlukan tiada.

04Contoh yang dikerjakan

Tangkap objek yang sah tetapi tidak betul

  1. Gunakan resit ciptaan dengan subtotal 50, cukai 5, dan jumlah 55. Model mengembalikan objek sah yang mengandungi jumlah: 550.

  2. Nilai ini lulus pemeriksaan jenis berangka tetapi gagal dibandingkan dengan sumber dan hubungan subtotal-plus-cukai.

  3. Tandakan untuk pembetulan dan kekalkan teks sokongan daripada menerima kesahihan skema sebagai bukti.

Apa yang ditunjukkan

Latihan ini membezakan pengesahan struktur daripada pengesahan berasaskan bukti.

Pelaksanaan Dunia Sebenar

Ekstrak medan invois dengan nilai dan rujukan sumber yang jelas hilang.

Sahkan output pengelasan terhadap senarai terhad label yang disokong.

Mempraktikkannya

Mengapa ia penting

  • Kelajuan dan skala. Aliran kerja bahasa boleh bergerak lebih pantas tanpa mengorbankan konsistensi.
  • Akses dan capai. Ia meluaskan akses merentas bahasa dan gaya komunikasi.
  • Keputusan yang lebih jelas. Pasukan boleh menghabiskan lebih banyak masa untuk membuat pertimbangan manakala automasi mengendalikan pengulangan.

Berhati-hati untuk

  • Fakta halusinasi boleh memasukkan laporan, aliran sokongan atau hasil penyelidikan secara senyap-senyap.
  • Sensitiviti segera boleh mencipta hasil yang tidak konsisten merentas permintaan yang serupa.
  • Data teks sensitif mungkin terdedah jika kawalan akses lemah.

Langkah seterusnya

  1. Tentukan format output, nada dan standard kualiti sebelum pelancaran.
  2. Respons asas dengan sumber yang dipercayai apabila ketepatan penting.
  3. Simpan pusat pemeriksaan semakan manusia untuk output berkepentingan tinggi.
  4. Jejaki corak kegagalan dan latih semula gesaan atau aliran kerja dengan kerap.

Sumber dan bacaan lanjut

  1. JSON SchemaRujukan objek JSON Schema

Teruskan Meneroka

Newsletter percuma

Dapatkan taklimat AI harian

Tiga cerita AI yang disahkan setiap pagi hari bekerja, ditulis dalam Bahasa Inggeris biasa. Percuma selamanya, tiada iklan.

Satu e-mel setiap hari bekerja. Berhenti melanggan dalam satu klik. Kami tidak pernah menjual atau berkongsi alamat anda.

Uji diri anda

Take the Structured Outputs quiz

Maklum balas segera pada setiap jawapan, dan sijil yang boleh dikongsi dengan ID yang boleh disahkan sebaik sahaja anda lulus kursus.

Mulakan kuiz

Sokong pendidikan AI percuma. AI Understanding ialah pertubuhan bukan keuntungan 501(c)(3) — tiada iklan, tiada bayaran dinding, selamanya. Buat derma

Soalan lazim

Adakah JSON yang dijamin bermaksud jawapan yang betul secara dijamin?

Tidak. Kesahan JSON berkaitan dengan sintaks dan struktur. Nilai-nilai tersebut masih perlu disahkan terhadap tugas dan bukti.