Al utilizar Pydantic para la validación de tipo, JSON Schema para la definición estructural, y el manejo correcto de errores, los desarrolladores pueden crear aplicaciones robustas que dependen de las salidas de IA consistentes y bien formalizadas, reduciendo drásticamente la frustración típicamente experimentada al analizar los datos generados por IA. ¿Cuál es el problema con la función llamando la salida? Todavía recuerdo la primera vez que intenté construir un sistema de reservas que usaba un modelo de IA para analizar las solicitudes de los clientes.El usuario escribiría algo como "Reservarme una mesa para cuatro a las 7 de la tarde de este viernes", y la IA debía extraer los detalles y transmitirlos a nuestro sistema de reservas. ¡Fue un desastre! A veces la IA olvidaría campos. Otras veces añadiría más. Ocasionalmente devolvería cadenas cuando necesitábamos números enteros, o formataría fechas de manera inconsistente. Cada inconsistencia significaba otro caso de borde para manejar, otra afirmación de si para agregar, otro informe de error de los usuarios. Lo que necesitaba era una manera de asegurar que la IA siempre devolviese exactamente la estructura que mi sistema esperaba. ️ El desafío principal de las outputs de funciones de IA Cuando usamos la llamada de funciones con la IA, básicamente estamos pidiendo al modelo que actúe como un traductor entre el lenguaje humano confuso y los datos estructurados que nuestros sistemas pueden procesar. Esto crea una tensión fundamental: 
 
 
 Queremos la flexibilidad de la entrada del lenguaje natural Pero necesitamos la rigidez de la salida de datos consistente La solución consiste en crear una capa de validación que asegure que todo lo que la IA produce se transforme en exactamente lo que nuestros sistemas esperan. Entrar en Pydantic: El héroe de la validación de datos de Python Pydantic es una biblioteca de validación de datos que se ha convertido en el estándar para hacer cumplir las estructuras de datos en las aplicaciones de Python.Lo que lo hace perfecto para la llamada de funciones es cómo puente la brecha entre los datos dinámicos, potencialmente confusos y los tipos estrictos que nuestras funciones requieren. En su núcleo, Pydantic proporciona una forma sencilla de definir modelos de datos con anotaciones de tipo. Cuando los datos se transmiten a estos modelos, Pydantic valida automáticamente que los datos coinciden con los tipos y formatos esperados. Por ejemplo, cuando una IA devuelve "4" como una cadena para un campo que debería ser un número entero, Pydantic lo convierte automáticamente. Cuando devuelve "2023-06-15" para un campo de tiempo de fecha, Pydantic maneja el análisis. Cómo la pydantica resuelve el problema de la llamada de la función La idea clave es que podemos usar Pydantic en dos lugares críticos en nuestro flujo de trabajo llamando función: 
 
 
 
 
 : We can convert our Pydantic models to JSON Schema that the AI model understands, ensuring the AI knows exactly what format we expect. Definition 
 
 : We can use the same Pydantic models to validate and transform the AI's output, catching any inconsistencies before they reach our business logic. Validation Esto crea una tubería suave donde el lenguaje natural va a un extremo, y los datos correctamente tipificados y validados salen al otro extremo.La IA puede ser creativa en la comprensión de la intención del usuario, pero Pydantic asegura que la creatividad se canalice en una estructura coherente con la que nuestros sistemas pueden trabajar. He visto a los equipos reducir sus tasas de error en más del 90% después de implementar la validación de Pydantic en sus resultados de llamadas de función. Además, el tiempo de desarrollo se acelera dramáticamente porque los ingenieros ya no necesitan escribir código defensivo en cada paso - pueden confiar en que los datos que llegan a sus funciones coinciden con sus expectativas. ️ Construir un marco fiable para la salida de funciones Creemos un ejemplo completo usando la función de llamada de OpenAI con la validación de Pydantic para garantizar salidas sólidas: 
from openai import AzureOpenAI
import json
from pydantic import BaseModel, Field, ValidationError
from typing import Optional, List
from datetime import datetime
from enum import Enum

# Initialize the client
# Initialize the Azure OpenAI client
client = AzureOpenAI(
    api_key="Your key",  
    api_version="2024-10-21",  # Make sure to use a version that supports function calling
    azure_endpoint="Your endpoint"
)

# Define our data structures using Pydantic
class ReservationType(str, Enum):
    DINNER = "dinner"
    LUNCH = "lunch"
    BREAKFAST = "breakfast"

class RestaurantReservation(BaseModel):
    party_size: int = Field(..., gt=0, description="Number of people in the party")
    date: datetime = Field(..., description="Date and time of the reservation")
    special_requests: Optional[str] = Field(None, description="Any special requests")
    reservation_type: ReservationType = Field(..., description="Type of meal")
    customer_name: str = Field(..., min_length=1, description="Name for the reservation")
    phone_number: Optional[str] = Field(None, description="Contact phone number")

# Convert Pydantic model to a JSON schema for the function definition
reservation_schema = RestaurantReservation.model_json_schema()

# Define the function for the AI
functions = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "make_restaurant_reservation",
            "description": "Make a reservation at a restaurant",
            "parameters": reservation_schema
        }
    }
]

# Function to parse and validate AI output
def parse_reservation_response(response_message):
    # Check if the model wants to call a function
    if not response_message.tool_calls:
        return {"error": "No function call found in response"}
    
    try:
        # Extract the function call arguments
        function_call = response_message.tool_calls[0]
        function_args = json.loads(function_call.function.arguments)
        
        # Validate using Pydantic
        reservation = RestaurantReservation(**function_args)
        
        # If we get here, validation passed
        return reservation.model_dump()
    except ValidationError as e:
        # Detailed validation errors from Pydantic
        return {"error": f"Validation error: {str(e)}"}
    except json.JSONDecodeError:
        return {"error": "Invalid JSON in function arguments"}
    except Exception as e:
        return {"error": f"Unexpected error: {str(e)}"}

# Process user request
def process_reservation_request(user_query):
    try:
        # Get response from the model
        response = client.chat.completions.create(
            model="gpt-4o-mini",  # The name you gave your deployment
            messages=[{"role": "user", "content": user_query}],
            tools=functions,
            tool_choice="auto"
        )
        
        response_message = response.choices[0].message
        
        # Parse and validate the response
        result = parse_reservation_response(response_message)
        
        # Handle errors
        if "error" in result:
            # You might want to retry with a more explicit prompt here
            return {"status": "error", "message": result["error"]}
        
        # Success! We have a valid reservation
        return {
            "status": "success", 
            "reservation": result,
            "confirmation_message": f"Confirmed reservation for {result['party_size']} on {result['date']} under {result['customer_name']}"
        }
        
    except Exception as e:
        return {"status": "error", "message": f"Failed to process request: {str(e)}"}

# Example usage
result = process_reservation_request("I'd like to book a table for 4 people this Friday at 7 PM for dinner. My name is John Smith.")
print(json.dumps(result, indent=2, default=str))
 La salida: función robusta llamando a la acción Cuando ejecutamos nuestro código con la consulta de usuario "Me gustaría reservar una mesa para 4 personas este viernes a las 7 p.m. para cenar bajo el nombre de John Smith", aquí está lo que sucede detrás de las escenas. Nuestra capa de validación Pydantic confirma que todos los campos requeridos están presentes y correctamente tipificados, convirtiendo la cadena de fecha en un objeto de fecha y asegurando que party_size es un número entero positivo. La salida final al usuario es un mensaje de confirmación: "Confirmada reserva para 4 el 2025-05-09 19:00:00 bajo John Smith." Si el usuario hubiera dicho algo ambiguo como "Reservarnos una tabla pronto", la validación capturaría la fecha y el nombre del cliente que faltan, permitiéndonos solicitar estas piezas específicas que faltan en lugar de fallar por completo. Por qué funciona este enfoque Hay varios elementos clave que hacen que este enfoque sea robusto: 
 
 
 
 
 
 Definiciones de tipo fuertes: Los modelos pydanticos definen explícitamente qué campos son necesarios, sus tipos y limitaciones como valores mínimos. Validación automática: Cuando creamos un objeto de RestauranteReservación, Pydantic valida automáticamente todos los campos y proporciona mensajes de error detallados. Gestión de errores graciosos: Capturamos errores de validación y devuelven información de errores estructurados en lugar de colisiones. Generación de esquemas: Los modelos pydanticos pueden generar esquemas JSON que alimentamos directamente a la definición de la función, asegurando la coherencia. Transformación de datos: Pydantic trata de convertir cadenas a fechas, enumera a sus tipos correctos, y más. ¿Quieres utilizar Azure OpenAI en su lugar? Si está utilizando Azure OpenAI, el patrón es casi idéntico, simplemente cambia la forma en que inicia el cliente: from openai import AzureOpenAI

# Initialize the Azure OpenAI client
client = AzureOpenAI(
    api_key="your-azure-openai-api-key",  
    api_version="2023-07-01-preview",
    azure_endpoint="https://your-resource-name.openai.azure.com"
)

# The rest of the code remains the same
 Aplicaciones del mundo real Este patrón no es sólo para las reservas de restaurantes. Funciona en cualquier lugar donde necesite datos estructurados de lenguaje natural: 
 
 
 
 
 
 Asistencia al cliente: categorización de entradas y extracción de detalles clave Gestión del calendario: Creación de reuniones con los asistentes y horarios correctos Comercio electrónico: procesamiento de búsquedas de productos con filtros y clasificación Salud: Extraer síntomas e historia médica de las descripciones de los pacientes Finanzas: Procesar las descripciones de transacciones en datos categorizados El pensamiento final: el puente entre el caos y el orden La llamada de la función de IA con una validación de salida estricta es más que un patrón técnico: es el puente entre el mundo caótico de la comunicación humana y el reino ordenado de los sistemas informáticos. Al permitir que los humanos se expresen de forma natural mientras se asegura que los sistemas reciban datos estructurados con precisión, estamos creando interfaces que se sienten humanas pero funcionan de manera fiable. El futuro pertenece a las aplicaciones que pueden manejar la confusión de la intención humana y convertirla, infaliblemente, en acciones que un ordenador puede ejecutar.

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Esta herramienta de Python solucionó el caos de la llamada de funciones de mi IA

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