Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Đầu ra nhất quán, mọi lúc!

Bạn đang phát triển hệ thống gợi ý phim cá nhân hóa cho một nền tảng streaming. Để đảm bảo đề xuất được hiển thị đúng trong UI của ứng dụng, bạn cần dùng đầu ra có cấu trúc với pydantic và client OpenAI. Bạn sẽ định nghĩa một schema cho đề xuất phim và trích xuất kết quả đã được cấu trúc.

Bài tập này là một phần của khóa học

Làm việc với OpenAI Responses API

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Định nghĩa một lớp pydantic tên MovieRecommendation với các trường title, genre, vibe, và why.
  • Tạo một đề xuất có cấu trúc bằng cách dùng lớp MovieRecommendation và các prompt đã cung cấp.
  • Trích xuất đề xuất đã được parse từ phản hồi, rồi truy cập thông tin titlewhy của nó.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Define the book recommendation schema
class ____(BaseModel):
    ____: str = Field(description="The book title")
    ____: str = Field(description="Primary genre")
    ____: str = Field(description="One-word vibe: cozy, thrilling, emotional, or fun")
    ____: str = Field(description="One sentence explaining why this matches")

# Generate structured recommendation
response = client.responses.____(
    model="gpt-5-mini",
    instructions="You are a knowledgeable movie recommender.",
    input="Recommend a movie for someone who loved Inception and wants something mind-bending",
    text_format=____,
)

# Extract the parsed output and results
recommendation = response.____
print(f"Title: {recommendation.____}")
print(f"Reason: {recommendation.____}")
Chỉnh sửa và Chạy Mã