模型特性：结构化输出

import openai openai.api_key = "你的API密钥" response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "system", "content": "你是信息提取工具，请从用户提供的文本中提取人物信息，返回JSON格式，包含字段：姓名、性别、年龄（若提及）、职业、关键事件。若信息不完整，缺失字段用null填充。"}, {"role": "user", "content": "文本：李明，男，35岁，是一名软件工程师，上周在公司技术竞赛中获得一等奖。他的同事张燕，女，负责产品设计，也参与了此次竞赛。"} ] ) print(response.choices[0].message['content']) 

import openai openai.api_key = "你的API密钥" response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "system", "content": "你需要分析用户提供的订单信息，返回标准化的订单详情。"}, {"role": "user", "content": "订单：用户王华在2025年7月29日购买了2件T恤（红色，M码）和1双运动鞋（黑色，42码），总金额399元，付款方式为微信支付。"} ], functions=[ { "name": "format_order", "parameters": { "type": "object", "properties": { "user_name": {"type": "string"}, "order_date": {"type": "string", "format": "YYYY-MM-DD"}, "items": { "type": "array", "items": { "type": "object", "properties": { "product": {"type": "string"}, "attributes": {"type": "object"}, "quantity": {"type": "integer"} }, "required": ["product", "quantity"] } }, "total_amount": {"type": "number"}, "payment_method": {"type": "string"} }, "required": ["user_name", "order_date", "items", "total_amount"] } } ], function_call={"name": "format_order"} # 强制调用指定函数 ) # 提取结构化结果 structured_result = eval(response.choices[0].message['function_call']['arguments']) print(structured_result)