047_structured_outputs_for_openai_coding - IUGO-Studio/tech-ia GitHub Wiki

Resumen general:

El video explica cómo obtener datos estructurados directamente desde OpenAI utilizando dos enfoques principales: el parámetro de formato de respuesta (response_format) y el uso de herramientas (tool calling). Ambos métodos permiten extraer información estructurada con alta precisión, lo que es una mejora significativa respecto a depender únicamente de prompts para obtener respuestas estructuradas. El video incluye ejemplos prácticos utilizando Pydantic para definir modelos de datos y cómo integrar estos modelos con la API de OpenAI para generar respuestas estructuradas.

Conceptos clave:

• Datos estructurados: Información organizada en un formato predefinido, como JSON, que facilita su procesamiento y uso en aplicaciones.
• Parámetro de formato de respuesta (response_format): Un nuevo parámetro en la API de OpenAI que permite especificar el formato de la respuesta (por ejemplo, JSON).
• Tool Calling (Llamada de herramientas): Una funcionalidad de la API de OpenAI que permite al modelo llamar a funciones definidas por el usuario (herramientas) para realizar acciones o extraer información.
• Pydantic: Una biblioteca de Python para la validación y el análisis de datos. Se utiliza para definir modelos de datos que representan la estructura de la información que se desea extraer.
• Prompt Engineering: El arte de crear prompts.
• LLM: Modelo de lenguaje extenso.
• SDK (Software Development Kit): Conjunto de herramientas que facilitan el desarrollo de software para una plataforma o sistema específico (en este caso, la API de OpenAI).
• Enum: Un tipo de dato que consiste en un conjunto de valores con nombre (enumerados).
• BaseModel (de Pydantic): Una clase base de Pydantic que se utiliza para crear modelos de datos.
• Dominio específico: Se refiere a la creación de modelos de Pydantic personalizados que representan la estructura de una base de datos específica, permitiendo generar consultas en lenguaje natural que se traducen a consultas estructuradas.

Ejemplos prácticos:

1. Extracción de datos estructurados usando el parámetro de formato de respuesta:

   • Se define un modelo Pydantic (KeyPoints) para extraer puntos clave de un texto.
   • Se utiliza el parámetro response_format en la API de OpenAI para obtener una respuesta en formato JSON.
   • Ejemplo de texto: "James es increíble y le gusta aprender código y cosas nuevas".
   • Respuesta estructurada: {"key_points": ["A James le gusta aprender código", "A James le gusta aprender cosas nuevas"]}.
   • Se muestra como heredar de un modelo para agregar más campos.

2. Extracción de datos estructurados usando herramientas (tool calling):

   • Se define un conjunto de modelos Pydantic que representan la estructura de una base de datos (tablas, columnas, operadores, condiciones, consultas).
   • Se definen enums para restringir los valores posibles de ciertos campos (como nombres de tablas, columnas y operadores).
   • Se utiliza la funcionalidad de tools de la API de OpenAI para permitir que el modelo llame a una función que genera una consulta estructurada basada en los modelos Pydantic.
   • Ejemplo de consulta en lenguaje natural: "Quiero consultar la tabla de frutas para obtener todas las manzanas que están maduras y vendidas después del 2024-01-01".
   • Respuesta estructurada (consulta): Un objeto JSON que representa la consulta, utilizando los modelos Pydantic definidos.
   • Se muestra como alternativamente el modelo puede contestar en lenguaje natural cuando la consulta no tiene que ver con la base de datos.

Consejos y buenas prácticas:

• Define modelos Pydantic claros: Asegúrate de que los modelos Pydantic estén bien documentados y tengan descripciones claras para guiar al modelo de OpenAI.
• Usa el parámetro response_format para simplificar: Si solo necesitas datos estructurados, el parámetro response_format es la opción más directa y eficiente.
• Combina respuestas naturales y estructuradas: Utiliza herramientas (tool calling) cuando necesites que el sistema pueda responder tanto en lenguaje natural como generar datos estructurados.
• Valida y maneja errores: Asegúrate de validar las respuestas estructuradas para evitar errores o inconsistencias en los datos generados.
• Optimiza el uso de enums: Usa enums para restringir las opciones en respuestas estructuradas, lo que reduce la posibilidad de errores y mejora la precisión.
• Documentación de OpenAI: Se hace referencia a la documentación de OpenAI como fuente oficial y actualizada sobre estas características.

Dudas o preguntas:

• ¿Cómo se puede manejar la situación en la que el usuario hace una consulta que no coincide con ningún modelo Pydantic definido? Investigación: Se podría implementar una lógica para detectar consultas fuera del alcance y proporcionar una respuesta genérica o solicitar al usuario que reformule la pregunta.

• ¿Cómo se puede extender el ejemplo de la base de datos para manejar consultas más complejas, como joins, agregaciones o subconsultas? Investigación: Se podrían definir modelos Pydantic más complejos que representen estas operaciones de bases de datos, o se podría combinar la generación de consultas estructuradas con otras técnicas, como el "Chain of Thought".

• ¿Qué otras bibliotecas o herramientas se pueden utilizar para la validación y el análisis de datos, además de Pydantic? Investigación: Existen otras opciones como Marshmallow, jsonschema, o attrs.

• ¿Cómo se puede integrar la generación de datos estructurados con una base de datos real? Investigación:

  1. Definir modelos Pydantic: Crear modelos que representen la estructura de la base de datos (tablas, columnas, tipos de datos, relaciones). Los enums son útiles para restringir valores.
  2. Prompt Engineering: Diseñar un prompt que:
     • Instruya al LLM a generar consultas estructuradas (JSON) basadas en los modelos Pydantic.
     • Proporcione contexto sobre la base de datos (nombres de tablas, columnas, etc.). Ejemplos (few-shot learning) son muy recomendables.
     • Especifique el formato de salida deseado (usando response_format si es posible, o tools si se necesita más flexibilidad).
  3. Validación: Validar la salida del LLM usando los modelos Pydantic. Esto asegura que la consulta generada sea compatible con la estructura esperada.
  4. Traducción a SQL (u otro lenguaje de consulta): Convertir la consulta estructurada (JSON) generada por el LLM en una consulta ejecutable en la base de datos (ej: SQL). Este paso no lo hace el LLM directamente. Se necesita código adicional (Python, por ejemplo) que tome el JSON y construya la sentencia SQL.
  5. Ejecución y manejo de resultados: Ejecutar la consulta en la base de datos y procesar los resultados.

• ¿Cuál es la principal diferencia entre response_format y tools? La principal diferencia radica en la flexibilidad y el tipo de interacción que permiten:

  • response_format:

    • Más simple: Ideal para casos donde solo se necesita una respuesta estructurada (JSON).
    • Menos flexible: El LLM se limita a generar la estructura JSON definida. No puede "decidir" no generar JSON.
    • Interacción directa: El formato de la respuesta se especifica directamente en la llamada a la API.

  • tools (antes functions):

    • Más flexible: Permite al LLM elegir si usar o no una herramienta (función). Puede generar una respuesta en lenguaje natural o una estructura de datos.
    • Interacción indirecta: El LLM "llama" a una función (definida por el desarrollador) que retorna la estructura de datos.
    • Más complejo: Requiere definir las herramientas (funciones) y su estructura (con Pydantic, por ejemplo).
    • Ideal para agentes: Permite al LLM realizar acciones (no solo generar texto), como consultar una base de datos, enviar un correo electrónico, etc.