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

ถ้าอยากจะสร้าง LLM Model เองต้องทำยังไง? คู่มือสร้าง LLM ฉบับเข้าใจง่าย

เรียนรู้ขั้นตอนการสร้าง LLM โมเดลเอง ตั้งแต่การเตรียมข้อมูล การฝึกโมเดล ไปจนถึงการนำไปใช้งานจริง พร้อมเทคนิคและเครื่องมือที่จำเป็น

การใช้ AI ช่วยในการเขียนหนังสือ และการตรวจสอบเนื้อหาจาก AI: คู่มือครบจบสำหรับนักเขียนยุคใหม่

เรียนรู้วิธีใช้ AI ช่วยเขียนหนังสือและตรวจสอบเนื้อหาอย่างมืออาชีพ พร้อมเครื่องมือแนะนำและเทคนิคปฏิบัติจริงสำหรับผู้ประกอบการและทีมงาน

Perplexity เปิดตัว Labs: เขย่าวงการ AI ด้วยเครื่องมือสร้างคอนเทนต์แห่งอนาคต

Perplexity Labs คืออะไร? ค้นพบศักยภาพเครื่องมือ AI ใหม่จาก Perplexity ที่สร้างได้ทั้งรายงาน สเปรดชีต แดชบอร์ด และเว็บแอปฯ พร้อมวิธีที่ธุรกิจคุณจะนำไปใช้ประโยชน์ในการทำ AI consulting และ AI automation workflows

เจาะลึกผลกระทบ AI ต่อการเลิกจ้างพนักงานออฟฟิศ และแนวทางปรับตัวสำหรับอนาคต

AI กำลังเปลี่ยนโลกการทำงาน พนักงานออฟฟิศจะรับมืออย่างไร? บทความนี้วิเคราะห์ผลกระทบ AI ต่อการจ้างงาน ตำแหน่งที่เสี่ยง พร้อมข้อแนะนำสำหรับพนักงานและองค์กรในการปรับตัวเพื่ออนาคต

Meta เปิดตัว Llama 4: AI รุ่นใหม่ที่ทรงพลังกว่าเดิม

Meta เปิดตัว Llama 4 รุ่น Maverick และ Scout พร้อมความสามารถใหม่ๆ ทั้งการประมวลผลภาพ วิดีโอ และภาษา ด้วย context window ถึง 10 ล้านโทเค็น

Related Article

การเลือกใช้ Vector Database ที่เหมาะสมกับงาน LLM RAG: คู่มือฉบับสมบูรณ์

เรียนรู้วิธีเลือก Vector Database ที่เหมาะสมกับระบบ RAG ของคุณ เปรียบเทียบ Pinecone, Weaviate, Milvus และ ApertureDB พร้อมแนวทางการตัดสินใจที่จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ AI ของธุรกิจ

Prompt Injection คืออะไร? ภัยคุกคามใหม่ที่ทุกธุรกิจต้องรู้

เรียนรู้เกี่ยวกับ Prompt Injection ภัยคุกคามทางไซเบอร์รูปแบบใหม่ที่เล็งเป้าระบบ AI และวิธีป้องกันที่ธุรกิจควรรู้

ถ้าอยากจะสร้าง LLM Model เองต้องทำยังไง? คู่มือสร้าง LLM ฉบับเข้าใจง่าย

เรียนรู้ขั้นตอนการสร้าง LLM โมเดลเอง ตั้งแต่การเตรียมข้อมูล การฝึกโมเดล ไปจนถึงการนำไปใช้งานจริง พร้อมเทคนิคและเครื่องมือที่จำเป็น
สอบถามข้อมูล