Dominando la Salida Estructurada en la API de OpenAI

OpenAI ha lanzado una actualización significativa de su API para la obtención de salida estructurada. Este artículo profundiza en esta nueva funcionalidad, proporcionando ejemplos de código y las mejores prácticas para integrarla eficazmente en tus sistemas de inteligencia artificial. Descubre cómo aprovechar al máximo las capacidades de la API de OpenAI para obtener resultados más predecibles y útiles.

¿Qué es la Salida Estructurada y por qué es Importante?

La salida estructurada en la API de OpenAI se refiere a la capacidad de obtener resultados en un formato predefinido y consistente, típicamente utilizando esquemas JSON. Anteriormente, los desarrolladores se enfrentaban a la variabilidad en las respuestas de la API, lo que dificultaba la automatización y el procesamiento de la información. Con esta actualización, OpenAI ofrece un control más preciso sobre el formato de los datos, lo que resulta fundamental para la creación de sistemas de IA robustos y confiables.

La importancia de la salida estructurada radica en su capacidad para facilitar la integración de la IA en flujos de trabajo existentes. Al garantizar un formato consistente, se simplifica el análisis de datos, la validación y la Toma de decisiones automatizada. Esto se traduce en una mayor eficiencia y una reducción de los errores en las aplicaciones de IA. Además, la salida estructurada permite a los desarrolladores definir con precisión los campos y tipos de datos que necesitan, evitando la ambigüedad y mejorando la calidad de los resultados.

Beneficios Clave de la Salida Estructurada

La implementación de la salida estructurada en la API de OpenAI conlleva una serie de beneficios significativos para los desarrolladores y usuarios de sistemas de IA:

• Tipado Robusto: Elimina la necesidad de validar o reintentar respuestas con formato incorrecto.
• Referencias Explícitas: Permite la detección programática de modelos de seguridad que podrían resultar en respuestas inadecuadas.
• Prompts Simplificados: Logra un formato consistente sin necesidad de prompts complejos.

Estos beneficios se traducen en una mayor eficiencia, seguridad y control en la creación de aplicaciones de IA. La capacidad de confiar en la estructura de los datos simplifica el desarrollo y reduce la necesidad de implementar soluciones personalizadas para el manejo de errores y la validación de datos.

Diferencias Clave entre Salida Estructurada y Modo JSON

Aunque tanto la salida estructurada como el modo JSON generan resultados en formato JSON, existen diferencias cruciales entre ambos. El modo JSON, aunque garantiza la producción de un JSON válido, no asegura que el contenido dentro del JSON cumpla con un esquema predefinido. Esto significa que los valores de los campos pueden ser inconsistentes o incluso inexistentes.

En contraste, la salida estructurada impone un esquema JSON específico, garantizando que los resultados de la API se ajusten a este esquema en su totalidad. Esto incluye la validación de los nombres de los campos, los tipos de datos y los valores permitidos. La salida estructurada ofrece un nivel de control y predictibilidad superior al modo JSON.

Es crucial elegir la opción adecuada según las necesidades del proyecto. Si se requiere un control preciso sobre el formato y contenido de los datos, la salida estructurada es la opción preferible. En caso contrario, el modo JSON puede ser suficiente.

Cuándo Usar la Salida Estructurada

La salida estructurada es particularmente útil en los siguientes escenarios:

• Llamada a Funciones: Construcción de aplicaciones que integran modelos, funcionalidades y herramientas. Ejemplo: Consultar una base de datos para ayudar a los usuarios con los pedidos.
• Formato de Respuesta: Indicar un esquema estructurado para las respuestas del modelo. Ejemplo: Obtener el razonamiento de la IA detrás de una respuesta generada para la resolución de tickets de soporte.

En resumen, la salida estructurada es ideal cuando se necesita un control preciso sobre el formato y contenido de los resultados de la API de OpenAI, especialmente en aplicaciones que requieren la integración con otros sistemas o la presentación de datos de manera consistente.

Configuración del Entorno de Desarrollo

Antes de empezar a implementar la salida estructurada, es necesario configurar el entorno de desarrollo. Esto incluye la instalación de las bibliotecas necesarias y la configuración de las credenciales de la API de OpenAI.

1. Instalación de Bibliotecas: Utiliza el gestor de paquetes pip para instalar las bibliotecas necesarias:

   pip install openai pydantic

2. Configuración de Credenciales: Define la clave de la API de OpenAI como una variable de entorno:

   export OPENAI_API_KEY='tu_clave_de_api'

Una vez configurado el entorno, podrás empezar a utilizar la salida estructurada en tus proyectos.

Ejemplo de Código: Obtención de Datos con Pydantic

Pydantic es una biblioteca de Python que facilita la definición y validación de modelos de datos. Se integra perfectamente con la API de OpenAI para la obtención de salida estructurada. A continuación, se muestra un ejemplo de cómo utilizar Pydantic para definir un esquema JSON y obtener datos de la API:

from openai import OpenAI
from pydantic import BaseModel, Field

client = OpenAI()

class TicketResolution(BaseModel):
    description: str = Field(description="Description of the step taken.")
    action: str = Field(description="Action taken to resolve the issue.")

class Steps(BaseModel):
    steps: list[TicketResolution] = Field(description="The final message that will be send to the customer.")

def get_ticket_resolution_pydantic(query: str):

    completion = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4-turbo-preview",
    messages=[
    {"role": "system", "content": system_prompt},
    {"role": "user", "content": query},
    ],
    response_format= {"type": "json_object"},
    )

    response = client.beta.chat.completions.create(
    model="gpt-4-turbo-preview",
    messages=[
    {"role": "system", "content": system_prompt},
    {"role": "user", "content": query},
    ],
    response_format= {"type": "json_object", "schema": Steps.model_json_schema()},
    )

    return completion.choices[0].message.content

system_prompt = """You are an AI customer care assistent. You will be provided with a customer inquiry,
and your goal is to respond with a structured solution, including the steps taken to resolve the issue and the final resolution.
For each step, provide a description and the action taken."""

query = """Hi, I'm having trouble with my recent order, I received the wrong item and need to return it for a refund.
Can you help me with the return process and let me know when I can expect my refund?"""

print(get_ticket_resolution_pydantic(query))

En este ejemplo, se define un modelo Pydantic llamado TicketResolution con los campos description y action. Luego, se utiliza la API de OpenAI para obtener datos que se ajusten a este modelo. Pydantic se encarga de validar y convertir los datos, lo que simplifica el procesamiento y la manipulación de la información.

Ejemplo de Código: Obtención de Datos con Esquema JSON

Si prefieres no utilizar Pydantic, puedes definir el esquema JSON directamente y utilizarlo con la API de OpenAI. A continuación, se muestra un ejemplo de cómo hacerlo:

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

def get_ticket_response_json(query):
    completion = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4-turbo-preview",
    messages=[
    {"role": "system", "content": system_prompt},
    {"role": "user", "content": query},
    ],
    response_format= {"type": "json_object", "schema": json_schema},
    )
    return completion.choices[0].message.content

json_schema = {
    "type": "object",
    "properties": {
        "steps": {
            "type": "array",
            "items": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "description": {
                        "type": "string",
                        "description": "Description of the step taken."
                    },
                    "action": {
                        "type": "string",
                        "description": "Action taken to resolve the issue."
                    }
                },
                "required": [
                    "description",
                    "action"
                ]
            }
        }
    },
    "required": [
        "steps"
    ]
}

system_prompt = """You are an AI customer care assistent. You will be provided with a customer inquiry,
and your goal is to respond with a structured solution, including the steps taken to resolve the issue and the final resolution.
For each step, provide a description and the action taken."""

query = """Hi, I'm having trouble with my recent order, I received the wrong item and need to return it for a refund.
Can you help me with the return process and let me know when I can expect my refund?"""

print(get_ticket_response_json(query))

En este ejemplo, se define un esquema JSON que describe la estructura de los datos deseados. Luego, se utiliza este esquema con la API de OpenAI para obtener resultados que se ajusten a la estructura definida. Aunque este enfoque requiere más configuración manual, ofrece un control total sobre el formato de los datos.

Definición de Esquemas Claros y Concisos

La clave para obtener resultados precisos y confiables con la salida estructurada es la definición de esquemas JSON Claros y concisos. Evita la ambigüedad y asegúrate de que el esquema refleje con precisión los datos que necesitas. Utiliza nombres de campos descriptivos y define los tipos de datos de manera explícita.

Un esquema bien definido no solo facilita el procesamiento de datos, sino que también mejora la legibilidad y la mantenibilidad del código.

Validación de Datos y Manejo de Errores

A pesar de que la salida estructurada garantiza que los resultados se ajusten al esquema JSON, es importante validar los datos y manejar los posibles errores. Por ejemplo, puede haber casos en los que la API no pueda generar una respuesta válida debido a limitaciones en el Prompt o en el modelo. Implementa mecanismos de validación y manejo de errores para garantizar la robustez de tu aplicación.

Utiliza bibliotecas como Pydantic para facilitar la validación de datos y la generación de mensajes de error informativos.

Optimización de Prompts para la Salida Estructurada

La calidad de los prompts es fundamental para obtener resultados precisos y útiles con la salida estructurada. Diseña prompts que sean claros, concisos y que proporcionen suficiente contexto para que la API pueda generar una respuesta válida. Evita la ambigüedad y utiliza ejemplos para ilustrar el formato de salida deseado.

Experimenta con diferentes prompts y Evalúa los resultados para identificar las mejores prácticas para tu caso de uso específico.

Optimización de Costos

Al utilizar la salida estructurada con la API de OpenAI, es importante considerar los costos y el rendimiento. La generación de respuestas estructuradas puede ser más costosa que la generación de texto libre, ya que requiere un mayor procesamiento por parte del modelo. Optimiza los prompts y los esquemas JSON para minimizar el costo y mejorar el rendimiento.

Considera la posibilidad de utilizar modelos más pequeños y menos costosos si los requisitos de precisión no son críticos. Realiza pruebas comparativas para evaluar el costo y el rendimiento de diferentes opciones.

Monitoreo del Rendimiento

Monitorea el rendimiento de tu aplicación y realiza ajustes según sea necesario. Observa los tiempos de respuesta, los costos y la precisión de los resultados. Identifica los cuellos de botella y optimiza los prompts, los esquemas JSON o la configuración de la API para mejorar el rendimiento.

Utiliza las herramientas de monitoreo de OpenAI para obtener información detallada sobre el uso de la API y los costos.