当我在 ChatGPT-3.5 发布后第一次尝试它时，我对它在各种应用程序中的潜力感到兴奋。然而，当我遇到一个主要障碍时，我的兴奋很快就消失了：尽管它返回的有价值的信息非常可读，但它并不是应用程序可以可靠摄取的形式。讽刺的是，法学硕士擅长从非结构化文本中提取信息，但只能以非结构化形式返回信息。尝试以编程方式从法学硕士中提取结果感觉就像是在一家令人难以置信的餐厅，提供最美味的食物，但没有任何器具 - 你可以看到它并闻到它，但你就是无法到达它。
我尝试了书中的每一个技巧来哄骗它给我一些类似的结构化数据。 “请用横线或新行分隔每个项目并跳过评论，”我恳求道。有时有效，有时无效。有时它会“有帮助地”对物品进行编号或重新排序，就像一个善意但有点困惑的助手。其他时候，它仍然会偷偷地加入一些评论，让人想起一个健谈的同事。我什至明确要求它只返回 JSON，但有时它会遗漏一个逗号——几乎就像是在进行被动攻击一样。最终，我放弃了，不情愿地回到了传统算法的不太令人兴奋但更可预测的范围。
幸运的是，几个月后，OpenAI 引入了 JSON 模式，该功能强制 LLM 返回有效的 JSON。我决定尝试此功能，发现它对于处理应用程序中的结果更加有效。以下是启用 JSON 模式的输出示例：
PROMPT:
Parse the following sentence into words and then return the results
as a list of the original word and the translation in English and
return the results in JSON.
-- sentence --
早安
RESULTS:
{
"results": [
{
"original": "早安",
"translation": "Good morning"
}
]
}
这个输出无疑是一个进步。但是，虽然输出是有效的 JSON，但其结构可能会根据提示的内容而有所不同。更可预测的方法是指定所需的返回格式。实现这一目标的一种方法是提供一个示例 JSON 结构供 LLM 遵循。此方法涉及创建示例并编写代码来解析它。如果结构发生变化，两处都必须修改。
另一种方法是定义一个数据传输对象 (DTO) 来保存结果，并使用它来指示 LLM 并解析结果，从而避免同步问题。首先定义DTO，例如：
record Entries(List<Entry> entries) {
record Entry(String originalWord, String wordInEnglish, String pronunciation) {}
}
现在DTO可以在提示指令中使用，也可以在解析代码中使用：
// Construct the prompt with the output schema.
var prompt = MessageFormat.format("""
Parse the following sentence into English and return the results
in JSON according to the following JSON schema.
人工智慧將引領未來，以智慧之光照亮人類無限可能的前程。
--- output json schema ---
{0}
""", jsonSchemaOf(Entries.class));
var result = sendPrompt(prompt, Entries.class);
这是使用 Jackson JSON Schema 生成器的代码：
PROMPT:
Parse the following sentence into words and then return the results
as a list of the original word and the translation in English and
return the results in JSON.
-- sentence --
早安
RESULTS:
{
"results": [
{
"original": "早安",
"translation": "Good morning"
}
]
}
注意：默认情况下，生成的模式将包含用于引用的 ID 字段，这可能会浪费令牌。请参阅存储库 OpenAI JSON 模式示例，了解删除这些未使用的 ID 的代码。
最后，这是使用 Azure OpenAI Java SDK 向 OpenAI 发送提示的代码：
record Entries(List<Entry> entries) {
record Entry(String originalWord, String wordInEnglish, String pronunciation) {}
}
该解决方案在大多数情况下都有效。 LLM 可以有效地理解 JSON 模式，但需要注意的是：我见过有时会出错的情况。例如，如果字段是字符串且其名称是复数（例如“exampleValues”），则 LLM 有时会坚持返回字符串数组。
法学硕士可以产生显着的成果，有时超出普通人的能力。然而，有趣的是，至少目前，他们正在努力完成可靠地格式化生成的输出的更平凡的任务。
以上是使用 OpenAI JSON 模式和 JSON 模式简化数据提取的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
