Sa¨ªda estruturada de LLMs se refere ¨¤ pr¨¢tica de restringir a resposta de um modelo de linguagem a um esquema definido. Isso pode ser alcan?ado tanto atrav¨¦s de um modelo generalizado, para que ele responda em um formato espec¨ªfico, quanto ajustando um modelo para que ele nativamente produza um JSON, por exemplo. A OpenAI agora suporta sa¨ªdas estruturadas, permitindo que as desenvolvedoras forne?am um esquema JSON, pydantic ou um objeto Zod para restringir as respostas do modelo. Essa capacidade ¨¦ especialmente valiosa para permitir chamadas de fun??o, integra??o com APIs e integra??es externas, onde a precis?o e conformidade com o formato s?o cr¨ªticas. A sa¨ªda estruturada n?o apenas aprimora a maneira como as LLMs podem interagir com o c¨®digo, mas tamb¨¦m suporta casos de uso mais amplos, como a gera??o de marca??o para renderizar gr¨¢ficos. Al¨¦m disso, a sa¨ªda estruturada demonstrou reduzir a probabilidade de erros nas respostas do modelo.
Sa¨ªda estruturada de LLMs se refere a pr¨¢tica de restringir a resposta de um modelo de linguagem a um esquema definido. Isso pode ser alcan?ado tanto atrav¨¦s de um modelo generalizado, para que ele responda em um formato espec¨ªfico, quanto ajustando um modelo para que ele nativamente produza um JSON, por exemplo. A OpenAI agora suporta sa¨ªdas estruturadas, permitindo que as desenvolvedoras forne?am um esquema JSON, pydantic ou um objeto Zod para restringir as respostas do modelo. Essa capacidade ¨¦ especialmente valiosa para permitir chamadas de fun??o, integra??o com APIs e realizando integra??es externas, onde a precis?o e conformidade com o formato s?o cr¨ªticas. A sa¨ªda estruturada n?o apenas aprimora a maneira como as LLMs podem interagir com o c¨®digo, mas tamb¨¦m suporta casos de uso mais amplos, como a gera??o de marca??o para renderizar gr¨¢ficos. Al¨¦m disso, a sa¨ªda estruturada demonstrou reduzir a probabilidade de erros nas respostas do modelo.
