Estamos encantados de anunciar el emanación del zaguero maniquí de OpenAI, GPT-4o Next.
Nos complace anunciar el emanación del zaguero maniquí de OpenAI en Azure. Este nuevo maniquí, cuyo nombre oficial es GPT-4o-2024-08-06, incorpora características innovadoras diseñadas para mejorar las experiencias de los desarrolladores en Azure. En concreto, el nuevo maniquí se centra en mejorar la productividad a través de horizontes estructuradas, como los esquemas JSON, para los nuevos modelos GPT-4o y GPT-4o mini.
Un enfoque en los resultados estructurados
GPT-4o se anunció por primera vez en mayo de 2024 como el nuevo maniquí multimodal de OpenAI, seguido por GPT-4o mini en julio de 2024. La traducción flagrante está diseñada con un caso de uso específico en mente: simplificar el proceso de procreación de resultados acertadamente definidos y estructurados a partir de modelos de IA. Esta característica es particularmente valiosa para los desarrolladores que necesitan validar y formatear los resultados de IA en estructuras como esquemas JSON. Los desarrolladores a menudo enfrentan desafíos al validar y formatear los resultados de IA en estructuras acertadamente definidas como esquemas JSON.
Structured Outputs resuelve este problema al permitir que los desarrolladores especifiquen el formato de salida deseado directamente desde el maniquí de IA. Esta función permite a los desarrolladores precisar un esquema JSON para horizontes de texto, lo que simplifica el proceso de procreación de cargas aperos de datos que pueden integrarse sin problemas con otros sistemas o mejorar las experiencias de los usuarios.
Casos de uso para JSON
JSON Schema es esencial para precisar la estructura y las restricciones de los documentos JSON, garantizando que sigan formatos específicos con propiedades obligatorias y tipos de títulos. Mejoramiento la comprensión de los datos a través de la anotación semántica y sirve como un estilo específico del dominio para requisitos de aplicaciones optimizados. Los equipos de ampliación utilizan JSON Schema para perseverar la coherencia entre plataformas, impulsar restricciones de IU basadas en modelos y suscitar automáticamente interfaces de adjudicatario. Ayuda en la serialización de datos, pruebas de seguridad y energía parcial en escenarios técnicos. JSON Schema igualmente admite pruebas automatizadas, inferencia de esquemas y perfiles web legibles por máquina, lo que mejoramiento la interoperabilidad de los datos. Estandariza las interfaces de energía y los informes, maneja la energía externa y garantiza la coherencia de los datos interiormente y entre documentos. Además puede ayudar con la atención al cliente y la forma de comunicarse de guisa oportuna.
Dos tipos de horizontes estructuradas
Los resultados estructurados están disponibles en dos formatos:
- Esquema JSON definido por el adjudicatario:Esta opción permite a los desarrolladores especificar el esquema JSON exacto que quieren que siga la IA, compatible con GPT-4o-2024-08-06 y GPT-4o-mini-2024-07-18.
- Salida de herramientas más precisa (“modo ajustado”):Esta traducción limitada permite a los desarrolladores precisar firmas de funciones específicas para el uso de la útil, compatible con todos los modelos que admiten la citación de funciones, incluidos los modelos GPT-3.5 Turbo, GPT-4, GPT-4 Turbo y GPT-4o a partir de junio de 2023 en delante.
Orientación técnica sobre el uso de horizontes estructuradas
Para ayudarle a comenzar a utilizar horizontes estructuradas, le recomendamos el sucesivo enfoque.
Inclusión a las horizontes estructuradas
- Defina su esquema JSON:Determina la estructura que quieres que sigan tus resultados de IA. Esto puede incluir campos obligatorios, tipos de datos y otras restricciones.
- Configurar el maniquí de IA: Utilice la función de horizontes estructuradas para especificar su esquema JSON interiormente de la citación API. Esto garantiza que la salida de IA se ajuste a la estructura definida.
- Integración y pruebas:Integre la salida en su aplicación o sistema y pruébela exhaustivamente para avalar el cumplimiento con su esquema JSON.
Ejemplo de caso de uso: automatización de la atención al cliente
Imagina que estás desarrollando un chatbot de atención al cliente que necesita suscitar respuestas en un formato específico para el registro y el descomposición. Al usar horizontes estructuradas, puedes precisar un esquema JSON que incluya campos como responseText, intent, confidenceScore y timestamp. Esto garantiza que cada respuesta generada por el chatbot tenga el formato correcto, lo que facilita el registro, el descomposición y la actividad en consecuencia.
Ejemplo de citación a la API
A continuación se muestra un ejemplo de citación API para ilustrar cómo utilizar horizontes estructuradas:
{
"model": "gpt-4o-2024-08-06",
"prompt": "Generate a customer support response",
"structured_output": {
"schema": {
"type": "object",
"properties": {
"responseText": { "type": "string" },
"intent": { "type": "string" },
"confidenceScore": { "type": "number" },
"timestamp": { "type": "string", "format": "date-time" }
},
"required": ("responseText", "intent", "confidenceScore", "timestamp")
}
}
}
Precios
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El emanación de esta nueva función del maniquí para GPT-4o y GPT-4o mini marca un hito importante en nuestros esfuerzos continuos por ampliar los límites de las capacidades de la IA. Estamos entusiasmados por ver cómo los desarrolladores aprovecharán estas nuevas funciones para crear aplicaciones innovadoras e impactantes.
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