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OpenAI hat mit der Veröffentlichung von GPT-4o-2024-08-06 erneut die Grenzen der künstlichen Intelligenz erweitert und strukturierten Output in die API eingeführt. Dieses bahnbrechende Feature stellt einen wesentlichen Fortschritt in der Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit von KI-generierten Inhalten dar, insbesondere für Entwickler und Unternehmen, die auf die Erzeugung strukturierten Daten angewiesen sind.
Historisch gesehen haben große Sprachmodelle (LLMs) hervorragende menschliche Texte generiert, aber Schwierigkeiten, konsistent strukturierte Daten gemäß spezifischer Formate zu produzieren. GPT-4o-2024-08-06 geht dieses Problem mit der Einführung von strukturierten Ausgaben direkt an und stellt sicher, dass die vom Modell generierten Ausgaben genau den von den Entwicklern bereitgestellten JSON-Schemas entsprechen.
Zuerst die Grundlagen:
Vergleichen wir GPT-4o-2024-08-06 mit seinen Vorgängermodellen und dem kompakteren GPT-4o-mini:
Diese Benchmarks zeigen, dass GPT-4o-2024-08-06 die hohe Leistung von GPT-4o beibehält und gleichzeitig das neue Feature der strukturierten Ausgaben einführt. GPT-4o-mini bietet, obwohl es nicht so leistungsstark ist, eine kostengünstigere Lösung für viele Anwendungen.
OpenAI hat strukturierte Ausgaben in zwei Hauptformen innerhalb der API eingeführt:
Lass uns erkunden, wie man diese Funktionen mit Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Beispielcodes verwendet.
Schritt 1: Definiere deine Funktion mit einem strengen Schema
import openai
function_schema = {
"name": "get_current_weather",
"description": "Holen Sie sich das aktuelle Wetter an einem bestimmten Ort",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "Die Stadt und der Staat, z.B. San Francisco, CA"
},
"temperature_unit": {
"type": "string",
"enum": ["celsius", "fahrenheit"]
}
},
"required": ["location", "temperature_unit"]
},
"strict": True # Dies aktiviert strukturierte Ausgaben
}
client = openai.OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-2024-08-06",
messages=[
{"role": "user", "content": "Wie ist das Wetter in Boston?"}
],
functions=[function_schema],
function_call={"name": "get_current_weather"}
)
print(response.choices[0].message.function_call)
Schritt 1: Definiere dein JSON-Schema
json_schema = {
"type": "object",
"properties": {
"name": {"type": "string"},
"age": {"type": "integer"},
"cities_visited": {
"type": "array",
"items": {"type": "string"}
}
},
"required": ["name", "age", "cities_visited"]
}
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-2024-08-06",
messages=[
{"role": "user", "content": "Generiere ein Profil für einen Weltreisenden namens John, der 30 Jahre alt ist."}
],
response_format={"type": "json_object", "json_schema": json_schema}
)
print(response.choices[0].message.content)
OpenAI hat seine Python- und Node-SDKs mit nativer Unterstützung für strukturierte Ausgaben aktualisiert. Hier ist ein Beispiel mit dem Python SDK und Pydantic:
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List
from openai import OpenAI
class Traveler(BaseModel):
name: str
age: int
cities_visited: List[str] = Field(min_items=1)
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-2024-08-06",
messages=[
{"role": "user", "content": "Generiere ein Profil für eine Weltreisende namens Sarah, die 28 Jahre alt ist."}
],
response_format={"type": "json_object", "schema": Traveler.model_json_schema()}
)
traveler = Traveler.model_validate_json(response.choices[0].message.content)
print(f"Name: {traveler.name}, Alter: {traveler.age}, Besuchte Städte: {', '.join(traveler.cities_visited)}")
Trotz ihrer Fortschritte haben GPT-4o-2024-08-06 und strukturierte Ausgaben einige Einschränkungen:
GPT-4o-2024-08-06 und sein Feature der strukturierten Ausgaben stellen einen bedeutenden Fortschritt in der Zuverlässigkeit von KI-generierten Inhalten dar. Durch die Lösung des Problems, konsistent strukturierte Daten zu erzeugen, hat OpenAI neue Möglichkeiten für Entwickler und Unternehmen erschlossen. Da sich die KI-Landschaft weiterhin entwickelt, setzt GPT-4o-2024-08-06 einen neuen Standard für Präzision und Struktur in KI-gestützten Anwendungen und ebnet den Weg für anspruchsvollere und zuverlässigere KI-Systeme in verschiedenen Branchen.
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