Что такое Structured Outputs?
Structured Outputs (структурированные выходные данные) — это метод представления результатов работы моделей искусственного интеллекта и машинного обучения в виде упорядоченных, легко интерпретируемых структур данных, таких как JSON, XML, таблицы, списки и графы.
Вместо простого текста или неструктурированного потока информации Structured Outputs позволяют четко разделить информацию на отдельные логические элементы, что упрощает ее последующую обработку, анализ и автоматизацию.
Structured Outputs отличаются от простых текстовых или числовых ответов тем, что содержат дополнительную семантическую информацию, явно выраженную в структуре данных.
Зачем нужны Structured Outputs?
Использование структурированных выходных данных позволяет решать множество практических задач:
- Упростить автоматизацию и интеграцию: структурированные данные легко встраиваются в существующие системы, облегчая взаимодействие с другими сервисами и приложениями.
- Повысить точность и однозначность данных: исключить или минимизировать двусмысленности, так как каждый элемент данных имеет чётко определённое значение.
- Облегчить анализ и отчетность: структурированные данные легко агрегировать, визуализировать и анализировать с использованием современных инструментов аналитики и бизнес-отчетности.
Основные способы реализации Structured Outputs
- JSON и XML: наиболее распространённые форматы структурированных данных, используемые для обмена информацией между системами.
- Таблицы (CSV, Excel): применяются для отчетности, статистики и аналитики.
- Графы и деревья: используются в задачах с сетевыми структурами и иерархическими данными.
- Протоколы gRPC и Protobuf: эффективны для обмена данными в микросервисных архитектурах.
- REST API: широко применяется для интеграции веб-сервисов, обмена данными между клиентами и серверами.
Реализация Structured Outputs через OpenAI API
Используя API от OpenAI, вы можете получать структурированные результаты через специальные функции:
Пример реализации на Python:
import openai
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": "Определи намерение запроса: 'Забронировать отель в Париже на следующие выходные'"}],
functions=[{
"name": "extract_intent",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"intent": {"type": "string"},
"entities": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {"type": "string"},
"date": {"type": "string"}
}
}
}
}
]
)
print(response.choices[0].message.function_call.arguments)Примеры использования Structured Outputs
Чат-боты и голосовые ассистенты
Запрос пользователя: «Какой прогноз погоды в Москве на завтра?»
Структурированный ответ модели:
{
"intent": "weather_forecast",
"entities": {
"location": "Москва",
"date": "2025-03-08"
}
}Компьютерное зрение
Распознавание и идентификация объектов на изображениях:
{
"image_id": 987,
"objects": [
{"class": "человек", "confidence": 0.98, "coordinates": [100, 200, 150, 350]},
{"class": "велосипед", "confidence": 0.88, "coordinates": [120, 220, 200, 300]}
]
}Аналитика и прогнозирование
Прогнозирование продаж с использованием таблиц:
| Товар | Прогноз продаж | Диапазон |
|---|---|---|
| Телевизоры | 150 шт. | 130-160 |
| Смартфоны | 300 шт. | 280-320 |
Преимущества Structured Outputs
- Улучшенная совместимость между системами
- Минимизация ошибок интерпретации
- Ускоренная интеграция и адаптация
- Высокая масштабируемость и поддержка
Structured Outputs становятся необходимым стандартом при разработке и интеграции систем, основанных на искусственном интеллекте и машинном обучении. Их внедрение существенно облегчает работу с данными, позволяет значительно сократить время и усилия на автоматизацию процессов и улучшает общую производительность интеллектуальных систем.
