En utilisant Pydantic pour la validation de type, JSON Schema pour la définition structurelle et le traitement des erreurs approprié, les développeurs peuvent créer des applications robustes qui dépendent de sorties d'IA cohérentes et bien formatées, réduisant considérablement la frustration typiquement éprouvée lors de l'analyse des données générées par l'IA. Quel est le problème avec la fonction d'appel à la sortie? Je me souviens encore de la première fois que j'ai essayé de construire un système de réservation qui utilisait un modèle d'IA pour analyser les demandes des clients.L'utilisateur taperait quelque chose comme "Réservez-moi une table pour quatre à 7 heures ce vendredi", et l'IA devait extraire les détails et les transmettre à notre système de réservation. C’était un désastre ! Parfois, l'IA oublierait les champs. D'autres fois, elle ajouterait des champs supplémentaires. Parfois, elle retournerait des chaînes lorsque nous avions besoin de nombres entiers, ou elle formaterait des dates de manière incohérente. Chaque incohérence signifiait un autre cas d'avantage à traiter, une autre affirmation si à ajouter, un autre rapport de bug de la part des utilisateurs. Ce dont j'avais besoin était d'une façon d'assurer que l'IA renvoie toujours exactement la structure que mon système attendait. ️ Le défi central des sorties de fonctions d'IA Lorsque nous utilisons l’appel de fonction avec l’IA, nous demandons essentiellement au modèle d’agir en tant que traducteur entre le langage humain confus et les données structurées que nos systèmes peuvent traiter. Cela crée une tension fondamentale : 
 
 
 Nous voulons la flexibilité de l'entrée de langue naturelle Mais nous avons besoin de la rigidité d'une sortie de données cohérente La solution consiste à créer une couche de validation qui garantit que tout ce que l’IA produit est transformé en exactement ce que nos systèmes attendent. Entrez Pydantic: Le héros de la validation des données Python Pydantic est une bibliothèque de validation de données qui est devenue la norme pour la mise en œuvre des structures de données dans les applications Python. Ce qui le rend parfait pour l'appel de fonctions, c'est comment il brise le fossé entre les données dynamiques, potentiellement gênantes et les types stricts que nos fonctions exigent. Au cœur, Pydantic fournit un moyen simple de définir des modèles de données avec des annotations de type. Lorsque les données sont transmises à ces modèles, Pydantic valide automatiquement que les données correspondent aux types et aux formats attendus. Par exemple, lorsqu'une AI renvoie "4" comme chaîne pour un champ qui devrait être un nombre entier, Pydantic le convertit automatiquement. Lorsqu'elle renvoie "2023-06-15" pour un champ datetime, Pydantic traite le parsing. Comment Pydantic résout le problème de l'appel de fonction Le point de vue clé est que nous pouvons utiliser Pydantic à deux endroits critiques dans notre flux de travail d'appel de fonction: 
 
 
 
 
 : 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 L’IA peut être créatif dans la compréhension de l’intention de l’utilisateur, mais Pydantic assure que la créativité est canalisée dans une structure cohérente avec laquelle nos systèmes peuvent travailler. J’ai vu des équipes réduire leurs taux d’erreur de plus de 90 % après avoir mis en œuvre la validation Pydantic sur leurs sorties d’appel de fonction.En outre, le temps de développement s’accélère considérablement parce que les ingénieurs n’ont plus besoin d’écrire un code défensive à chaque étape – ils peuvent avoir confiance que les données arrivant à leurs fonctions correspondent à leurs attentes. ️ Construire un cadre fiable pour les sorties de fonctions Créons un exemple complet en utilisant la fonction d'appel OpenAI avec la validation Pydantic pour assurer des sorties solides: 
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 sortie: fonction robuste appelant à l'action Lorsque nous exécutons notre code avec la requête de l'utilisateur "Je voudrais réserver une table pour 4 personnes ce vendredi à 7 heures pour le dîner sous le nom de John Smith", voici ce qui se passe derrière les coulisses. Notre couche de validation Pydantic confirme que tous les champs requis sont présents et correctement tapés, en convertissant la chaîne de date en un objet datetime et en veillant à ce que party_size soit un nombre entier positif. La sortie finale à l'utilisateur est un message de confirmation: "Réservation confirmée pour 4 le 2025-05-09 19:00:00 sous John Smith." Si l'utilisateur avait dit quelque chose d'ambigu comme "Réservez-nous une table bientôt", la validation prendrait la date manquante et le nom du client, nous permettant de demander ces pièces manquantes spécifiques plutôt que d'échouer complètement. Pourquoi cette approche fonctionne Il existe plusieurs éléments clés qui rendent cette approche robuste : 
 
 
 
 
 
 Définitions de type fortes : les modèles pydantiques définissent explicitement quels champs sont nécessaires, leurs types et les contraintes telles que les valeurs minimales. Validation automatique : Lorsque nous créons un objet RestaurantReservation, Pydantic valide automatiquement tous les champs et fournit des messages d'erreur détaillés. Gestion gracieuse des erreurs: Nous capturons les erreurs de validation et retournons des informations d'erreur structurées plutôt que des crash. Génération de schéma: Les modèles pydantiques peuvent générer un schéma JSON que nous fournissons directement à la définition de la fonction, assurant la cohérence. Transformation des données: Pydantic traite de la conversion de chaînes en dates, des énumérations à leurs types corrects, et plus encore. Voulez-vous utiliser Azure OpenAI ? Si vous utilisez Azure OpenAI, le modèle est presque identique - il suffit de changer la façon dont vous initialisez le client: 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
 Applications du monde réel Ce modèle ne s’applique pas uniquement aux réservations de restaurants. Il fonctionne partout où vous avez besoin de données structurées à partir du langage naturel: 
 
 
 
 
 
 Support client : catégoriser les billets et extraire les détails clés Gestion du calendrier : Créer des réunions avec des participants et des heures correctes E-commerce : Traiter les recherches de produits avec des filtres et le tri Soins de santé: extraire les symptômes et l'historique médical des descriptions des patients Finance : Traiter les descriptions de transactions en données catégorisées La pensée finale : le pont entre le chaos et l’ordre L'appel à la fonction d'IA avec une validation de sortie stricte est plus qu'un modèle technique - c'est le pont entre le monde chaotique de la communication humaine et le domaine ordonné des systèmes informatiques.En permettant aux humains de s'exprimer naturellement tout en garantissant que les systèmes reçoivent des données précisément structurées, nous créons des interfaces qui se sentent humaines mais fonctionnent de manière fiable. L'avenir appartient aux applications qui peuvent gérer le désordre de l'intention humaine et la convertir, sans faille, en actions qu'un ordinateur peut exécuter.

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Cet outil Python a corrigé le chaos de l'appel de fonction de mon AI

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