HƯỚNG DẪN AI về ngôn ngữ

Đầu ra có cấu trúc

Các kết quả đầu ra có cấu trúc sắp xếp các phản hồi của mô hình thành một hình dạng xác định, chẳng hạn như đối tượng JSON được xác thực dựa trên một lược đồ.

Nghe hướng dẫn nàyAI thuật lại · ~2 min

Trên trang nàyĐọc trong 2 phút
  1. Tổng quan
  2. Những điểm chính rút ra
  3. Lặn sâu
  4. Bắt một đối tượng hợp lệ nhưng không chính xác
  5. Triển khai trong thế giới thực
  6. Đưa nó vào thực tế
  7. Nguồn tham khảo và đọc thêm
  8. Tiếp tục khám phá
  9. Câu hỏi thường gặp

Tổng quan

Điều này làm cho việc tích hợp trở nên dễ dàng hơn, nhưng giá trị cấu trúc không tạo nên tính đúng đắn về mặt thực tế. Một đối tượng hợp lệ vẫn có thể chứa một giá trị được phát minh hoặc một quyết định không phù hợp.

Những điểm chính rút ra

  1. Xác định các quy tắc về giá trị và phiên bản bị thiếu.
  2. Xử lý các kết quả đầu ra không đầy đủ hoặc bị từ chối.
  3. Kiểm tra các mối quan hệ thực tế sau khi xác nhận lược đồ.

Lặn sâu

Chỉ định các trường, loại, giá trị được phép và hành vi thiếu giá trị trước khi tạo đầu ra. Chuỗi ngày, số lượng và danh sách số nhận dạng nguồn cần xác thực khác nhau. Xác định xem các trường bổ sung có được chấp nhận hay không và liệu giá trị vắng mặt có khác với giá trị rỗng rõ ràng hay không. Các nhà cung cấp khác nhau về cách họ thực thi cấu trúc. Một số hạn chế tạo dựa trên lược đồ được hỗ trợ; những người khác dựa vào lời nhắc và xác nhận sau đó. Kiểm tra các tính năng lược đồ được hỗ trợ và vẫn xử lý các trường hợp từ chối, cắt ngắn, hết thời gian chờ và phản hồi không đúng định dạng ở ranh giới ứng dụng. Xác thực ý nghĩa sau hình dạng. Tổng số được trích xuất phải phù hợp với tài liệu và mọi số học có thể áp dụng. Mã định danh nguồn được trích dẫn phải đề cập đến nguồn thực sự được cung cấp. Một lược đồ thông thường không thể quyết định những mối quan hệ này chỉ bằng việc kiểm tra kiểu. Giữ phiên bản lược đồ với các kết quả đầu ra được lưu trữ và xác định các quy tắc tương thích trước khi thay đổi. Các hệ thống hạ nguồn nên từ chối hoặc điều chỉnh rõ ràng các phiên bản không tương thích. Tránh âm thầm thay thế những sai sót bịa đặt khi không có bằng chứng cần thiết.

04Ví dụ hoạt động

Bắt một đối tượng hợp lệ nhưng không chính xác

  1. Sử dụng biên nhận được phát minh với tổng phụ 50, thuế 5 và tổng số 55. Một mô hình trả về một đối tượng hợp lệ chứa tổng số: 550.

  2. Giá trị vượt qua kiểm tra loại số nhưng không so sánh được với nguồn và mối quan hệ tổng phụ cộng thuế.

  3. Gắn cờ để sửa và giữ nguyên văn bản hỗ trợ thay vì chấp nhận tính hợp lệ của lược đồ làm bằng chứng.

Những gì nó cho thấy

Bài tập phân biệt xác nhận cấu trúc với xác nhận dựa trên bằng chứng.

Triển khai trong thế giới thực

Trích xuất các trường hóa đơn có giá trị thiếu rõ ràng và tham chiếu nguồn.

Xác thực đầu ra phân loại dựa trên danh sách hữu hạn các nhãn được hỗ trợ.

Đưa nó vào thực tế

Tại sao nó quan trọng

  • Tốc độ và tỷ lệ. Quy trình công việc ngôn ngữ có thể di chuyển nhanh hơn mà không làm mất tính nhất quán.
  • Truy cập và tiếp cận. Nó mở rộng quyền truy cập vào các ngôn ngữ và phong cách giao tiếp.
  • Quyết định rõ ràng hơn. Các nhóm có thể dành nhiều thời gian hơn để đánh giá trong khi quá trình tự động hóa xử lý sự lặp lại.

coi chừng

  • Sự thật ảo giác có thể lặng lẽ đi vào báo cáo, luồng hỗ trợ hoặc kết quả nghiên cứu.
  • Sự nhạy cảm kịp thời có thể tạo ra kết quả không nhất quán đối với các yêu cầu tương tự.
  • Dữ liệu văn bản nhạy cảm có thể bị lộ nếu khả năng kiểm soát quyền truy cập yếu.

Các bước tiếp theo

  1. Xác định định dạng đầu ra, âm thanh và tiêu chuẩn chất lượng trước khi triển khai.
  2. Phản hồi mặt đất với các nguồn đáng tin cậy bất cứ khi nào độ chính xác quan trọng.
  3. Duy trì điểm kiểm tra đánh giá của con người đối với các kết quả đầu ra có mức độ rủi ro cao.
  4. Theo dõi các kiểu lỗi và đào tạo lại các lời nhắc hoặc quy trình làm việc thường xuyên.

Nguồn tham khảo và đọc thêm

  1. JSON SchemaTham chiếu đối tượng Lược đồ JSON

Tiếp tục khám phá

Bản tin miễn phí

Nhận bản tóm tắt AI hàng ngày

Ba câu chuyện AI đã được xác minh vào mỗi buổi sáng các ngày trong tuần, được viết bằng tiếng Anh đơn giản. Miễn phí mãi mãi, không có quảng cáo.

Một email mỗi ngày trong tuần. Hủy đăng ký trong một cú nhấp chuột. Chúng tôi không bao giờ bán hoặc chia sẻ địa chỉ của bạn.

Tự kiểm tra

Take the Structured Outputs quiz

Phản hồi tức thì về mọi câu trả lời và chứng chỉ có thể chia sẻ với ID có thể xác minh sau khi bạn vượt qua khóa học.

Bắt đầu bài kiểm tra

Hỗ trợ giáo dục AI miễn phí. AI Understanding là tổ chức phi lợi nhuận 501(c)(3) — không bao giờ có quảng cáo, không có tường phí. Hãy quyên góp

Câu hỏi thường gặp

JSON được đảm bảo có nghĩa là câu trả lời được đảm bảo đúng không?

Không. Tính hợp lệ của JSON liên quan đến cú pháp và cấu trúc. Các giá trị vẫn cần được xác minh dựa trên nhiệm vụ và bằng chứng.