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OpenAIは、GPT-4o-2024-08-06のリリースで再び人工知能の限界を押し広げ、APIに構造化出力を導入しました。この画期的な機能は、特に構造化データ生成に依存する開発者やビジネスにおいて、AI生成コンテンツの信頼性と使いやすさにおいて大きな前進を示しています。
歴史的に、大規模言語モデル（LLM）は人間のようなテキストを生成することに優れていましたが、特定の形式に従った構造化データを一貫して生成するのには苦労していました。GPT-4o-2024-08-06はこの課題に正面から取り組み、構造化出力を導入することで、モデル生成出力が開発者が提供したJSONスキーマに正確に一致することを保証します。
まず最初に：
GPT-4o-2024-08-06をその前のモデルやよりコンパクトなGPT-4o-miniと比較しましょう：
これらのベンチマークは、GPT-4o-2024-08-06が新しい構造化出力機能を導入しながら、GPT-4oの高パフォーマンスを維持していることを示しています。GPT-4o-miniはそれほど強力ではありませんが、多くのアプリケーションに対しよりコスト効果の高いソリューションを提供します。
OpenAIはAPI内で構造化出力を二つの主要な形で導入しています：
これらの機能の使用方法をステップバイステップガイドとサンプルコードで探ってみましょう。
ステップ1：厳格なスキーマで関数を定義する
import openai
function_schema = {
"name": "get_current_weather",
"description": "与えられた場所の現在の天気を取得する",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "都市と州、例：サンフランシスコ、CA"
},
"temperature_unit": {
"type": "string",
"enum": ["celsius", "fahrenheit"]
}
},
"required": ["location", "temperature_unit"]
},
"strict": True # これにより構造化出力が有効になります
}
client = openai.OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-2024-08-06",
messages=[
{"role": "user", "content": "ボストンの天気はどうですか？"}
],
functions=[function_schema],
function_call={"name": "get_current_weather"}
)
print(response.choices[0].message.function_call)
ステップ1：JSONスキーマを定義する
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": "30歳の世界旅行者ジョンのプロフィールを生成してください。"}
],
response_format={"type": "json_object", "json_schema": json_schema}
)
print(response.choices[0].message.content)
OpenAIは、構造化出力に対するネイティブサポートを持つPythonおよびNode SDKを更新しました。ここでは、Pydanticを使用したPython SDKの例を示します：
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": "28歳の世界旅行者サラのプロフィールを生成してください。"}
],
response_format={"type": "json_object", "schema": Traveler.model_json_schema()}
)
traveler = Traveler.model_validate_json(response.choices[0].message.content)
print(f"名前: {traveler.name}, 年齢: {traveler.age}, 訪れた都市: {', '.join(traveler.cities_visited)}")
進歩にもかかわらず、GPT-4o-2024-08-06と構造化出力にはいくつかの制限があります：
GPT-4o-2024-08-06とその構造化出力機能は、AI生成コンテンツの信頼性において重要な進展を示します。一貫して構造化データを生成するという課題を解決することにより、OpenAIは開発者やビジネスに新しい可能性を開きました。AIの分野が進化し続ける中で、GPT-4o-2024-08-06はAI駆動アプリケーションにおける精度と構造の新しい基準を設定し、さまざまな業界においてより洗練され、信頼できるAIシステムへの道を開いています。
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