另一种是新增了一个response_format 的参数选项 这是怎么做到的？第一种方法比较传统，就是最经典的专项培训：对于特定的复杂的JSON架构进行针对性模型训练，Openai通过这种方法能把模型准确率提到93%。相较于最开始带JSON模式的GPT-4的40%准确率，已经高出很多了。尽管最新的模型gpt-4o-2024-08-06性能有所提高...
当“response_format”提供 “strict: true”参数时,模型输出将与提供的模式匹配。 ▲(图源:OpenAI) OpenAI的Python和Node SDK已更新,提供对原生结构化输出的支持。通过将架构作为工具或响应格式提供,开发者可以轻松地使用 “Pydantic”或“Zod”对象,OpenAI的SDK将处理数据类型转换为受支持的JSON架构,自动将JSON响应反...
另一种是新增了一个response_format 的参数选项 这是怎么做到的? 第一种方法比较传统,就是最经典的专项培训:对于特定的复杂的JSON架构进行针对性模型训练,Openai通过这种方法能把模型准确率提到93%。相较于最开始带JSON模式的GPT-4的40%准确率,已经高出很多了。 尽管最新的模型gpt-4o-2024-08-06性能有所提高,...
当“response_format”提供 “strict: true”参数时,模型输出将与提供的模式匹配。 ▲(图源:OpenAI) OpenAI的Python和Node SDK已更新,提供对原生结构化输出的支持。通过将架构作为工具或响应格式提供,开发者可以轻松地使用 “Pydantic”或“Zod”对象,OpenAI的SDK将处理数据类型转换为受支持的JSON架构,自动将JSON响应反...
现在,OpenAI在API中扩展了这项功能,确保模型生成的输出与开发人员提供的JSON Schema完全匹配。 从非结构化输入生成结构化数据是当今应用中人工智能的核心用例之一。 开发人员使用OpenAI API构建强大的助手,能够通过函数调用获取数据和回答问题,...
另一种是新增了一个response_format 的参数选项 这是怎么做到的? 第一种方法比较传统,就是最经典的专项培训:对于特定的复杂的JSON架构进行针对性模型训练,Openai通过这种方法能把模型准确率提到93%。相较于最开始带JSON模式的GPT-4的40%...
另一种是新增了一个response_format 的参数选项 这是怎么做到的? 第一种方法比较传统,就是最经典的专项培训:对于特定的复杂的JSON架构进行针对性模型训练,Openai通过这种方法能把模型准确率提到93%。相较于最开始带JSON模式的GPT-4的40%准确率,已经高出很多了。
response = requests.post("https://api.openai.com/v1/chat/completions", headers=headers, json=payload) print(response.json()) 输入图像: 输出描述: 图片显示了一只猫和一只狗非常靠近,显得亲密和友好。猫的一只前爪伸出,爪子的粉红色肉垫清晰可见,它的眼神似乎透露出好奇或轻微的警惕。狗的表情则比较轻松...
.promptsimportPromptTemplateimportjsonimportosos.environ['OPENAI_API_KEY']="sk-7Vl54m9xxxxx"chat=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-1106").bind(response_format={"type":"json_object"})## 建立模板template='''你的任务是根据用户所提供的地区给出相应的菜肴, 请用json格式返回, 格式为 {{"menu":[...
response_format参数的新选项 开发人员现在可以通过response_format的新选项json_schema选择是否需要规定格式的输出。 当模型不调用工具,而是以结构化方式响应用户时,这一功能非常有用。 此功能适用于最新的GPT-4o型号:今天发布的gpt-4o-2024-08-06和gpt-4o-mini-2024-07-18 。