OpenAI เปิดตัว Structured Outputs: ปฏิวัติการสร้าง AI Content แม่นยำ

Generative AIOpenAI เปิดตัว Structured Outputs: ปฏิวัติการสร้าง AI Content แม่นยำ

สวัสดีครับ วันนี้ผมมีข่าวดีมาฝากสำหรับนักพัฒนาและผู้ที่ทำงานด้าน AI กันครับ OpenAI เพิ่งเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ที่น่าสนใจมากๆ ชื่อว่า “Structured Outputs” บน API ของพวกเขา แล้วมันจะช่วยอะไรเราได้บ้างนะ? มาดูกันเลยครับ!

1. OpenAI Structured Outputs คืออะไร?

Structured Outputs เป็นฟีเจอร์ที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถกำหนดรูปแบบผลลัพธ์ที่ต้องการจาก AI model ได้อย่างแม่นยำ โดยใช้ JSON Schema เป็นตัวกำหนด ซึ่งจะช่วยแก้ปัญหาที่เคยเกิดขึ้นบ่อยๆ เวลาที่ผลลัพธ์ที่ได้ไม่ตรงกับ schema ที่เราต้องการครับ

2. ความสามารถหลักของ Structured Outputs

  • รองรับ JSON Schema: นักพัฒนาสามารถส่ง JSON schema เป็นตัวเลือกรูปแบบการตอบกลับได้ ทำให้มั่นใจว่าผลลัพธ์จะตรงตาม schema ที่กำหนด
  • ใช้ได้กับหลาย Model: ฟีเจอร์นี้รองรับ model หลายตัว เช่น GPT-4, GPT-3.5-turbo และ model ใหม่ๆ อย่าง GPT-4o-2024-08-06
  • ประหยัดต้นทุน: model ใหม่อย่าง GPT-4o-2024-08-06 ช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายได้มากถึง 50% สำหรับ input tokens และ 33% สำหรับ output tokens เมื่อเทียบกับ model รุ่นก่อนหน้า

Open Structured Output

3. วิธีการใช้งาน Structured Outputs

การใช้งานทำได้ 2 วิธีหลักๆ ครับ:
1. Function Calling: ใส่ `strict: true` ในส่วน function definition
2. Response Format: กำหนด `json_schema` เป็นตัวเลือกรูปแบบการตอบกลับ พร้อมระบุ schema ที่ต้องการ

4. ประโยชน์ที่จะได้รับ

– เพิ่มความน่าเชื่อถือ: ช่วยให้แอปพลิเคชันทำงานได้อย่างแม่นยำและคาดเดาได้มากขึ้น
– เพิ่มประสิทธิภาพ: ลดขั้นตอนการทำความสะอาดข้อมูลและการแยกวิเคราะห์ข้อมูล
– ประหยัดต้นทุน: ด้วย model ใหม่ที่มีราคาถูกลง ทำให้การพัฒนาและดูแลแอปพลิเคชันมีต้นทุนที่ต่ำลง

5. ข้อจำกัดที่ควรรู้

– รองรับเพียงบางส่วนของ JSON Schema เท่านั้น เพื่อให้ประสิทธิภาพการทำงานดีที่สุด
– การเรียกใช้งานครั้งแรกอาจมี latency สูงกว่าปกติ เนื่องจากต้องมีการ preprocess schema ก่อน

6. ตัวอย่างการใช้งานจริง

Structured Outputs สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้หลากหลาย เช่น:
– สร้างรายการช้อปปิ้งจากสูตรอาหาร
– สร้าง UI components
– สร้าง multi-step workflows

💡 ในมุมมองของผม Structured Outputs ถือเป็นก้าวสำคัญในการพัฒนา AI applications ครับ เพราะช่วยลดปัญหาเรื่องความไม่แน่นอนของผลลัพธ์ที่ได้จาก AI models ได้มาก ทำให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนและน่าเชื่อถือมากขึ้น

สรุปแล้ว Structured Outputs เป็นฟีเจอร์ที่น่าจับตามองมากๆ สำหรับคนทำงานด้าน AI ครับ ไม่ว่าคุณจะเป็นนักพัฒนา, นักวิเคราะห์ข้อมูล หรือผู้ประกอบการที่สนใจใช้ AI ในธุรกิจ ก็ควรศึกษาและลองใช้งานดูนะครับ รับรองว่าจะช่วยยกระดับงานของคุณได้แน่นอน!

คำศัพท์เฉพาะทาง:
– JSON Schema: รูปแบบการอธิบายโครงสร้างข้อมูล JSON ที่ใช้ในการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล
– Latency: ความล่าช้าในการประมวลผลหรือส่งข้อมูล
– Tokens: หน่วยของข้อมูลที่ใช้ในการประมวลผล AI models

ขอบคุณที่ติดตามอ่านกันนะครับ หวังว่าบทความนี้จะเป็นประโยชน์สำหรับทุกคน ถ้ามีคำถามหรือข้อสงสัยอะไรเพิ่มเติม comment ไว้ได้เลยครับ ผมยินดีตอบทุกข้อสงสัยครับ!

 

Keywords:
Structured Outputs, OpenAI API, JSON Schema, AI Content Generation

.
Reference:
Introducing Structured Outputs in the API | OpenAI

Short Link: https://data-espresso.com/lq4y

Related articles

Context Engineering คืออะไร? กุญแจสำคัญที่จะปลดล็อกศักยภาพ AI ให้เหนือกว่าแค่ Prompt

เคยสงสัยไหมว่าทำไม AI บางตัวถึงฉลาดเป็นพิเศษ? คำตอบอาจอยู่ที่ Context Engineering ศาสตร์แห่งการสร้างบริบทให้ AI ทำงานได้แม่นยำและตรงใจกว่าเดิม

สรุป Spark the Next Big Thing: อัปเดต AI ล่าสุดจาก Google Cloud Next ‘2025 ที่ธุรกิจต้องรู้

เจาะลึก session "Spark the Next Big Thing" จากงาน Google Cloud Next Extended Bangkok 2025 อัปเดตล่าสุดเกี่ยวกับ Gemini 2.5, Use Case จากธุรกิจจริง และเครื่องมือ AI ที่จะมาปฏิวัติการทำงาน

พลิกประวัติศาสตร์! OpenAI คว้าเหรียญทองคณิตศาสตร์โอลิมปิก 2025 เทียบชั้นมนุษย์

ระบบ AI ของ OpenAI สร้างประวัติศาสตร์ใหม่ คว้าเหรียญทองคณิตศาสตร์โอลิมปิก 2025 ได้สำเร็จ สะท้อนความก้าวล้ำด้านการใช้เหตุผลและความคิดสร้างสรรค์ของ AI ที่จะเปลี่ยนโฉมวงการเทคโนโลยีและธุรกิจ

เปิดตัว Grok 4, Grok 4 Heavy Model ล่าสุดจาก Elon Musk: AI ที่ฉลาดที่สุดในโลก?

เจาะลึก Grok 4 และ Grok 4 Heavy โมเดล AI ล่าสุดจาก Elon Musk ที่เคลมว่าฉลาดที่สุดในโลก พร้อมความสามารถระดับ PhD และโมเดลพรีเมียมสำหรับงานซับซ้อน

RAG คืออะไร และช่วยให้ AI ตอบฉลาดขึ้นได้อย่างไร?

ไขข้อสงสัย RAG (Retrieval-Augmented Generation) คืออะไร? เจาะลึกหลักการทำงานที่ช่วยให้ AI อย่าง ChatGPT ตอบได้แม่นยำขึ้น ลดข้อมูลมั่ว และใช้ข้อมูลล่าสุดได้จริง เหมาะสำหรับธุรกิจที่ต้องการสร้าง AI เฉพาะทาง

Related Article

Presentation Preparation Prompt

#ROLE คุณเป็นนักวิเคราะห์การตลาดระดับอาวุโส มีประสบการณ์ 15+ ปี ในการวิจัยและวิเคราะห์ตลาดสากล #INSTRUCTION จัดทำรายงานการวิเคราะห์ตลาดที่ครอบคลุมและเป็นกลาง สำหรับการตัดสินใจเข้าสู่ตลาดใหม่ #STEPS 1. รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลตลาดปัจจุบัน 2. ศึกษาพฤติกรรมและความต้องการของกลุ่มเป้าหมาย 3. วิเคราะห์คู่แข่งและโครงสร้างตลาด 4. ประเมินปัจจัยความสำเร็จและอุปสรรค 5. จัดอันดับความน่าสนใจของตลาดตามเกณฑ์วัดผล 6. เสนอแนะแนวทางและทางเลือกในการเข้าสู่ตลาด #EXPECTATION รายงานการวิเคราะห์ตลาดที่: - นำเสนอข้อมูลเป็นกลาง ไม่มีอคติ - อ้างอิงแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ - ให้ภาพรวมที่ครบถ้วนและสมดุล - มีคำแนะนำที่ปฏิบัติได้จริง #EXAMPLE <MARKET_REPORT> 1. บทสรุปผู้บริหาร (≤ 200 คำ) 2. ภาพรวมตลาด (ตาราง) 3. การวิเคราะห์เชิงลึกแต่ละตลาด 4....
person holding marker

Mega Prompt – Marketing Strategy

ในบทนี้เรามาเจาะลึกกันถึงเรื่องที่กำลังฮอตฮิตติดเทรนด์สุดๆ ในวงการการตลาดกันเลยนะครับ นั่นก็คือการใช้ AI อย่าง ChatGPT มาช่วยในการวิจัยตลาดและวิเคราะห์คู่แข่งเพื่อพัฒนากลยุทธ์ทางการตลาด ก่อนอื่น ผมขอเกริ่นนำสักนิดนะครับว่า... ในยุคที่ข้อมูลท่วมท้นแบบนี้ การจะเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลให้ทันกับความเปลี่ยนแปลงของตลาดนั้น ไม่ใช่เรื่องง่ายเลย แต่ด้วยพลังของ AI อย่าง ChatGPT ที่สามารถประมวลผลข้อมูลมหาศาลได้ในเวลาอันรวดเร็ว ทำให้งานวิจัยตลาดของเราง่ายขึ้นเยอะเลยล่ะครับ! #funfacts รู้หรือไม่? ChatGPT สามารถประมวลผลข้อมูลได้มากกว่า 100 ล้านพารามิเตอร์ ซึ่งมากกว่าสมองมนุษย์ถึง 1,000...

Prompt วิเคราะห์งบการเงิน

ตัวอย่างการนำ AI มาใช้ในการวิเคราะห์งบการเงิน Prompt นี้เหมาะกับการใช้งาน Claude, Gemini Prompt #ROLE: คุณเป็นนักวิเคราะห์การเงินผู้เชี่ยวชาญที่มีความเชี่ยวชาญในการประเมินผลการดำเนินงานและความสามารถในการทำกำไรของธุรกิจ #INSTRUCTIONS: สร้างรายงานวิเคราะห์การเงินแบบครอบคลุมเพื่อประเมินผลการดำเนินงานทางธุรกิจของบริษัท โดยใช้ข้อมูลการเงินจากไฟล์ Excel ที่มีหลาย sheet และนำเสนอในรูปแบบรายงาน HTML พร้อมกราฟสำหรับนักลงทุน #STEPS: 1. อ่านและตรวจสอบไฟล์ Excel - ดูรายชื่อ sheet ทั้งหมดและระบุประเภทของแต่ละ sheet...
สอบถามข้อมูล