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Artigo Original: Gerando saída em JSON com Chat Completions

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Gerando saída em JSON com Chat Completions

**Por Ricardo Costa Val do Rosario e ChatGPT 5.0 Plus

Introdução

- Uma das formas mais robustas de integrar modelos de IA a sistemas é garantir que a saída 
venha em um formato estruturado. 
- No contexto da API da OpenAI, isso é possível habilitando o Modo JSON, disponível 
para os modelos gpt-4-turbo-preview e gpt-3.5-turbo-0125.

Sobre o Modo JSON

- O Modo JSON força o modelo a gerar apenas strings que se convertem em objetos JSON válidos. 
- Garante que a resposta seja diretamente analisável por programas e pipelines de dados, sem necessidade 
de parsing complexo.

Notas Importantes

1. Instrução explícita: 
O termo "JSON" deve aparecer no contexto. Caso contrário, a API pode lançar erro.
    
2. Respostas parciais: 
Se [ finish_reason for "length"], a resposta pode vir truncada. Sempre verifique esse campo.
    
3. Sem esquema fixo: 
O modelo garante apenas validade sintática JSON, não conformidade a um schema específico.
    
4. Assistants API: 
Até a data atual, o Modo JSON não está disponível nesse fluxo, apenas em [chat.completions.]

Exemplo em Python

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
  model="gpt-3.5-turbo-0125",
  response_format={ "type": "json_object" },
  messages=[
    {"role": "system", "content": "Você é um assistente útil projetado para saída em JSON."},
    {"role": "user", "content": "Esta transação é fraudulenta? Detalhes da transação: Valor: R$500, Localização: São Paulo."}
  ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Saída esperada

{
  "fraude": true,
  "razao": "A transação excede o limite típico de gastos para a pessoa usuária e ocorreu em uma localização incomum."
}

Aplicações práticas

- Esse mecanismo é extremamente útil para:
1. Sistemas antifraude (como no exemplo acima).
2. Análises médicas automatizadas (relatórios de dispositivos médicos).
3. Integração em dashboards (retornos estruturados para BI).
4. Agentes autônomos que precisam ler respostas da IA sem ambiguidade.

Conclusão

1. O Modo JSON é um recurso que aumenta a confiabilidade e previsibilidade das respostas dos modelos.
2. Ele garante que desenvolvedores possam consumir os resultados com segurança, reduzindo falhas de 
parsing e aumentando a integração com sistemas críticos.

Reflexão:

Trata-se de um recurso com o potencial de se tornar poderoso na Medicina Digital, quando precisamos que a IA
retorne diagnósticos diferenciais, riscos ou alertas em formato estruturado para integração direta em prontuários 
eletrônicos
1 resposta

Oi, Ricardo! Como vai?

Agradeço por compartilhar seus aprendizados com a comunidade Alura.

Você conectou bem o recurso a aplicações práticas em áreas críticas, como a Medicina Digital. Essa relação mostra o quanto a saída estruturada pode ser transformadora em sistemas que exigem precisão.

Uma dica: ao trabalhar com JSON em Python, utilize try/except com json.loads para capturar possíveis erros de conversão. Isso ajuda a tornar seu código mais seguro e evita falhas inesperadas durante a execução.

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