OpenAI 官方出的三个结构化提取示例应用
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内容提要
OpenAI推出了三个结构化提取应用：简历信息提取将非结构化文本转为结构化信息，生成式UI动态生成组件，会话助手结合多轮对话和工具调用，提供完整示范。
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关键要点
- OpenAI推出了三个结构化提取应用：简历信息提取、生成式UI和会话助手。
- 简历信息提取将非结构化简历文本转换为结构化信息，适合自动化文档处理。
- 生成式UI动态生成组件，适合灵活界面生成的应用场景。
- 会话助手结合多轮对话和工具调用，提供完整的工作流程示范。
- 简历提取示例使用pdf2json解析PDF为文本，利用GPT-4o-mini提取相关字段。
- 动态生成UI的例子需要GPT-4o模型，定义组件和样式的提示词较复杂。
- 动态生成UI的提示词包括使用不同组件来匹配用户需求的准则。
- 第二个例子可能过于依赖Function Calling，实际上可以直接输出完整的React代码。
- 客服示例内置多种客服工具，根据用户请求选择合适工具并展示信息。
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延伸问答
OpenAI推出了哪些结构化提取应用？
OpenAI推出了简历信息提取、生成式UI和会话助手三个结构化提取应用。
简历信息提取的主要功能是什么？
简历信息提取将非结构化的简历文本转换为结构化的信息，适合自动化文档处理。
生成式UI是如何工作的？
生成式UI动态生成组件，适合灵活界面生成的应用场景，使用GPT-4o模型定义组件和样式。
会话助手的特点是什么？
会话助手结合多轮对话和工具调用，提供完整的工作流程示范，适用于客服等场景。
简历提取示例是如何解析PDF的？
简历提取示例使用pdf2json将PDF解析为文本，然后利用GPT-4o-mini提取相关字段。
动态生成UI的提示词有哪些？
动态生成UI的提示词包括使用不同组件来匹配用户需求的准则，如使用卡片组件、轮播组件等。
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