AI యాప్‌లకు నిర్మిత ఆకృతిలో అవుట్పుట్ ఎందుకు అవసరం?
AI అనువర్తనాలకు నిర్దిష్ట నిర్మాణంలో ఫలితాలు అవసరం. ఎందుకంటే సాఫ్ట్‌వేర్ ఒక స్నేహపూర్వక పేరాను నమ్మదగిన విధంగా అర్థం చేసుకోలేదు; దానికి ప్రతిసారీ అవే ఫీల్డులు, అవే పేర్లు, అవే డేటా రకాలు కావాలి. ఒక్క అదనపు వాక్యం లేదా ఒక ఫీల్డు లేకపోవడం వల్ల మీ అనువర్తనంలోని తదుపరి దశ పనిచేయకపోవచ్చు.
పార్సెల్‌వైజ్ అనే కల్పిత 12-మంది లాజిస్టిక్స్ అంకుర సంస్థను ఊహించుకోండి. ఆ సంస్థ డెవలపర్ సనా, కస్టమర్ల ఈమెయిళ్లను చదివి డెలివరీ మార్పు ఫారమ్‌ను నింపే సాధనాన్ని తయారు చేస్తోంది. అందులో ఆర్డర్ సూచిక, కోరిన తేదీ, కొత్త చిరునామా, కస్టమర్ డబ్బు వాపసు అడుగుతున్నారా అనే వివరాలు ఉంటాయి. ఒక సాధారణ ఈమెయిల్ ఇలా ఉంటుంది: 'నమస్తే, ఆర్డర్ PW-88213, గురువారం నేను ఇంట్లో ఉండను, బదులుగా శనివారం తీసుకురాగలరా? లేదా నం. 14లో ఇచ్చేయండి. అది కుదరకపోతే రద్దు చేసి డబ్బు వాపసు ఇవ్వండి.' ఆమె మొదటి రూపం మోడల్‌ను 'JSONలో జవాబు ఇవ్వు' అని అడుగుతుంది. చాలా జవాబులను ప్రోగ్రామ్ చదవగలుగుతుంది. కానీ కొన్ని 'తప్పకుండా, ఇదిగో JSON' అని మొదలవుతాయి, కొన్ని ఫీల్డ్‌కు 'requested_date' బదులు 'date' అని పేరు పెడతాయి, మరొకటి తేదీని 'శనివారం' అని ఇస్తుంది.
JSON స్కీమా అంటే ఏమిటి? అది ఎందుకు ఉపయోగపడుతుంది?
JSON స్కీమా అనేది మీరు ఆశించే డేటాకు సంబంధించిన క్రమబద్ధమైన వివరణ: ఏ ఫీల్డ్‌లు ఉంటాయి, ఏవి తప్పనిసరి, ఒక్కొక్కటి ఏ రకానికి చెందినది, ఏ విలువలు అనుమతించబడతాయి అనేవి ఇందులో ఉంటాయి. నమూనాకు స్కీమా ఇస్తే, 'దయచేసి JSONలో సమాధానం ఇవ్వండి' అనే అభ్యర్థన మీ కోడ్ తనిఖీ చేయగల ఒప్పందంగా మారుతుంది.
సనా కోసం స్కీమా ఇలా చెబుతోంది: order_reference తప్పనిసరిగా ఉండాల్సిన స్ట్రింగ్; requested_date తప్పనిసరిగా తేదీ ఆకృతిలో ఉండాల్సిన స్ట్రింగ్, లేదా తేదీ ఇవ్వకపోతే null; new_address ఒక స్ట్రింగ్ లేదా null; refund_requested తప్పనిసరిగా ఉండాల్సిన బూలియన్; ఇతర క్షేత్రాలకు అనుమతి లేదు. ఈ చివరి నియమం నమూనా వ్యాఖ్యల క్షేత్రాలను జోడించకుండా ఆపుతుంది.
నిర్దిష్ట నిర్మాణంలో ఫలితాలను అందించడానికి నమూనాల APIలు ఎలా తోడ్పడతాయి?
ప్రముఖ మోడళ్ల APIలలో అభ్యర్థనతో పాటు JSON స్కీమాను పంపవచ్చు. మోడల్ అవుట్పుట్ దానికి అనుగుణంగా ఉండేలా పరిమితం చేయబడుతుంది.
OpenAI
కఠిన మోడ్ ఆన్‌లో ఉన్నప్పుడు, OpenAIలోని నిర్దిష్ట నిర్మాణంలో ఫలితాలను అందించే సదుపాయం సమాధానాలు అందించిన JSON స్కీమాకు కట్టుబడి ఉండేలా పరిమితం చేస్తుంది. పాత JSON మోడ్ చెల్లుబాటు అయ్యే JSONను మాత్రమే నిర్ధారిస్తుందని, మీ స్కీమాకు కట్టుబడి ఉండటాన్ని నిర్ధారించదని దాని పత్రాలు స్పష్టం చేస్తాయి. అందుబాటులో ఉన్నప్పుడు నిర్దిష్ట నిర్మాణంలో ఫలితాలను అందించే సదుపాయాన్ని ఉపయోగించాలని అవి సిఫార్సు చేస్తాయి.
Anthropic
Claude API మీరు ఇచ్చే స్కీమాకు సరిపోయే JSON ఫలితాలను అందిస్తుంది. అలాగే సాధన నిర్వచనాల్లో కఠిన నియమాల ఎంపికను అందిస్తుంది; దీనివల్ల సాధనానికి ఇచ్చే ఇన్‌పుట్‌లను ఆ సాధనం స్కీమాతో పోల్చి ధృవీకరిస్తారు. ఏ స్కీమా లక్షణాలకు మద్దతు ఉంది, ఏవి దోషాన్ని ఇస్తాయి అనేది దాని పత్రాల్లో పేర్కొన్నారు.
Gemini API ప్రతిస్పందనల కోసం JSON స్కీమాను అంగీకరిస్తుంది; నిర్దేశించిన స్కీమా కీలకపదాల్లో కొన్నింటికి మద్దతు ఇస్తుంది. అవుట్పుట్ నిర్మాణపరంగా సరైన JSON అయినప్పటికీ, మీ అనువర్తనంలో విలువలను ఇంకా ధ్రువీకరించాలని దాని పత్రాలు చెబుతున్నాయి.
ధ్రువీకరణ, మళ్లీ ప్రయత్నించడం ఇప్పటికీ ఎందుకు అవసరం?
స్కీమా డేటా నిర్మాణాన్ని మాత్రమే నియంత్రిస్తుంది, విలువలు సరైనవో కాదో కాదు. కాబట్టి ధృవీకరణ ఇంకా అవసరమే. నిర్మాణపరంగా లోపం లేని సమాధానంలో కూడా తప్పు తేదీ, కల్పిత ఆర్డర్ గుర్తింపు సంఖ్య లేదా కస్టమర్ ఎప్పుడూ అడగని వాపసు సూచిక ఉండవచ్చు.
రెండు స్థాయిల్లో ధృవీకరించండి. ముందుగా, Pythonలో Pydantic లేదా JavaScriptలో Zod వంటి స్కీమా లైబ్రరీతో నిర్మాణాన్ని తనిఖీ చేయండి. OpenAI, Anthropic, Google పత్రాల్లో వీటి ఉదాహరణలు ఉన్నాయి. రెండోది, వ్యాపార నియమాలను తనిఖీ చేయండి: ఆర్డర్ సూచిక నిర్దేశిత నమూనాకు సరిపోతోందా, వ్యవస్థలో ఉందా, తేదీ భవిష్యత్తులోదేనా, అది డెలివరీ చేసే రోజేనా, చిరునామా డెలివరీ ప్రాంతంలో ఉందా? ప్రదాతలు పత్రాల్లో పేర్కొన్న పరిస్థితులను కూడా నిర్వహించండి: మీ స్కీమాను అనుసరించకపోవచ్చే నిరాకరణ, గరిష్ఠ టోకెన్ పరిమితి వల్ల మధ్యలోనే ఆగిపోయి అసంపూర్ణ JSON మిగిల్చే సమాధానం.
జాగ్రత్తగా మళ్లీ ప్రయత్నించండి. ఏదైనా తనిఖీ విఫలమైతే, నిర్దిష్ట లోపాన్ని చేర్చి ఒకసారి మళ్లీ ప్రయత్నించమని పంపండి. ఉదాహరణకు, 'requested_date తప్పనిసరిగా తేదీ అయి ఉండాలి; ఈమెయిల్‌లో శనివారం అని ఉంది, ఆర్డర్ తేదీ 14 అక్టోబర్'. పునఃప్రయత్నాలను ఒకటి లేదా రెండుకే పరిమితం చేసి, ఆ తర్వాత ఈమెయిల్‌ను ఒక వ్యక్తికి పంపండి.
బలహీనమైన నిర్మిత అవుట్పుట్, పటిష్ఠమైన నిర్మిత అవుట్పుట్ ఎలా ఉంటాయి?
బలహీనమైన విధానం: సూచనలో 'వివరాలను సేకరించి JSONలో సమాధానం ఇవ్వండి.' అని ఉంటుంది. ఏ సమాధానం వచ్చినా యాప్ దానినే చదువుతుంది. పైన ఉన్న ఈమెయిల్‌కు order, date అనే క్షేత్రాలు, తేదీ విలువగా 'శనివారం', డబ్బు వాపసు విలువగా true వస్తాయి. ఎందుకంటే మోడల్ 'లేకపోతే రద్దు చేసేయండి' అన్న మాటలను స్పష్టమైన అభ్యర్థనగా పరిగణించింది. ఫారం తప్పుగా నిండుతుంది, కస్టమర్ కోరుకోని డబ్బు వాపసు జరుగుతుంది.
దృఢమైన విధానం: అభ్యర్థనలో కఠిన విధానంతో కూడిన సనా డేటా నిర్మాణ నిర్వచనం ఉంటుంది. 'వినియోగదారు ఎలాంటి షరతులు లేకుండా వాపసు అడిగితే మాత్రమే refund_requested విలువ true అవుతుంది' అనే వివరణతో సహా ప్రతి క్షేత్రాన్ని ప్రాంప్ట్ వివరిస్తుంది. నమూనా order_reference విలువగా PW-88213, requested_date విలువగా వచ్చే శనివారం తేదీ, new_address విలువగా null, refund_requested విలువగా false ఇస్తుంది. సరిగ్గా ఇలాంటి సందర్భం కోసమే సనా డేటా నిర్మాణ నిర్వచనానికి జోడించిన conditional_request క్షేత్రానికి 'శనివారం లేదా పొరుగువారికి డెలివరీ సాధ్యం కాకపోతే వాపసు ఇవ్వాలి' అనే విలువను ఇస్తుంది. ధ్రువీకరణలో ఆర్డర్ ఉందని, శనివారం డెలివరీ చేసే రోజేనని నిర్ధారణ అవుతుంది. ఈమెయిల్‌లో షరతుతో కూడిన అభ్యర్థన ఉన్నందున, తుది నిర్ణయం కోసం నియమాలు దానిని ఒక వ్యక్తికి పంపుతాయి.
నిర్దిష్ట నిర్మాణంలో ఫలితాలను పొందేటప్పుడు సాధారణంగా జరిగే పొరపాట్లు ఏమిటి?
అత్యంత సాధారణమైన తప్పు చెల్లుబాటు అయ్యే JSONను సరైన డేటాగా నమ్మడం. ఇతర తప్పులు: API నిర్దేశిత నిర్మాణాన్ని అమలు చేసే సదుపాయం ఇచ్చినా సూచనలపైనే ఆధారపడటం, వివరణలు లేకుండా అస్పష్టమైన ఫీల్డ్ పేర్లను వాడటం, నిజమైన సమాధానం null అయినప్పుడు బలవంతంగా ఒక విలువను పెట్టడం, నిరాకరణలను, మధ్యలో ఆగిపోయిన సమాధానాలను పట్టించుకోకపోవడం, ఏం తప్పు జరిగిందో మోడల్‌కు చెప్పకుండా మళ్లీ ప్రయత్నించడం.
Tosheo.ai కోర్సుల జాబితాలో నిర్మిత ఆకృతిలో ఫలితం ఏ విభాగంలో ఉంటుంది?
నిర్దిష్ట నిర్మాణంలో అవుట్పుట్ అనేది AI యాప్‌ల నిర్మాణం విభాగంలోని AI యాప్‌లను నిర్మించే కోర్సులో ఒక కోడ్ పాఠం. ఇందులో మీరు డేటా నిర్మాణ నియమాలను నిర్వచించడం, APIని పిలవడం, ప్రతిస్పందనలను ధృవీకరించడం, మళ్లీ ప్రయత్నించే విధానాన్ని జోడించడం నేర్చుకుంటారు. కోడ్‌తో కూడిన పూర్తి ఆచరణాత్మక పాఠం సైన్ అప్ చేసిన తర్వాత కోడ్ అభ్యాస క్రమంలో అందుబాటులో ఉంటుంది. ప్రతి దశలోనూ మూల్యాంకన ప్రమాణాల ఆధారంగా అభిప్రాయం అందుతుంది.