openai.chatcompletion.create用法和圖片鏈接詳解
OpenAI近期在其GPT接口中引入了一個重要的功能，即支持以更加精確的JSON格式返回結果。這一改進解決了大語言模型在生成符合特定JSON格式時的局限性，通過return_format參數的使用，提升了格式化輸出的可靠性。特別是在API接口中增加了{"type":"json_schema","json_schema":{...}}參數，使得輸出能夠完全匹配開發者提供的JSON模式。
大多數語言模型在過去面臨的一個挑戰是無法可靠地輸出JSON格式化內容。隨著OpenAI在2023年11月開發者大會上的宣布，這一問題得到了解決。通過設置return_format={"type":"json_object"}參數，開發者可以確保模型輸出符合JSON格式，而今天的改進則進一步允許模型根據特定的JSON模式輸出。
對于大多數開發者來說，理解JSON Format和JSON Schema兩種參數的差異是至關重要的。通過json_schema，開發者可以啟用結構化輸出，確保輸出符合提供的JSON模式，而json_object則用于保證輸出是有效的JSON格式。
OpenAI的GPT接口中，JSON Schema可以在Response Format參數和Function Calling參數中設置，并通過strict參數控制輸出是否嚴格匹配提供的Schema。
在函數調用中設置strict: true，能確保輸出匹配提供的工具定義；而在響應格式中，使用json_schema選項，輸出將嚴格匹配提供的JSON Schema。
隨著AI大語言模型的廣泛應用，穩定的JSON輸出對開發者來說至關重要。結構化的數據格式能夠提升系統對接的效率和準確性。
通過定義一套HTML代碼邏輯，大模型可以根據用戶輸入動態生成交互頁面，只需一次定義輸出邏輯即可實現多樣化的展示效果。
思維鏈是提升模型推理效果的重要技巧，通過步驟化地輸出推理過程，可以大幅提升準確性。
在prompt中加入明確的指令，例如：“Ensure the output is a valid JSON object in a compact format without any additional explanations, escape characters, newline characters, or backslashes.”
在生成每條新數據后進行JSON格式訂正，使用while循環持續生成直到符合標準。
def clean_and_validate_json(output):
# 去除不可見字符
output = re.sub(r'[x00-x1Fx7F]', '', output)
# 使用正則表達式去除多余的空格和換行符
output = re.sub(r's+', ' ', output).strip()
# 將單引號替換為雙引號
output = output.replace("'", '"')
# 嘗試修復常見的 JSON 格式問題
# 確保 key 和 value 是用雙引號括起來的
output = re.sub(r'(w+)s*:s*([^",{}[]]+)', r'"1": "2"', output)
try:
json_obj = json.loads(output)
if 'image_id' in json_obj and 'translations' in json_obj:
for translation in json_obj['translations']:
if 'text' not in translation or 'language' not in translation:
return None
return json_obj
else:
return None
except json.JSONDecodeError:
return None問：如何確保GPT輸出的JSON格式符合預期？
問：JSON Schema與JSON Object的主要區別是什么？
問：在什么情況下使用json_schema參數？
問：如何處理JSON格式中的中文字符？
問：如何利用思維鏈技術提高模型效果？
