Solucionado (ver solução)
Solucionado
(ver solução)
2
respostas

Artigo Original: Gerando saída em JSON com Chat Completions

Insira aqui a descrição dessa imagem para ajudar na acessibilidade

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
2 respostas

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.

Conte com o apoio do Fórum na sua jornada. Abraços e bons estudos!

Alura Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!
solução!

RESPOSTA para Monalisa

Por Ricardo Costa Val do Rosário e ChatGPT 5.0 PLUS

Agradeço muito pela recomendação.
De fato, validar a saída com {
                                                                [ try/except e json.loads ]
                                                                                                                            ]

é essencial para aumentar a robustez do código, 
especialmente em contextos médicos, onde uma falha na conversão poderia comprometer análises sensíveis.

Exemplo em Python:

python

import json
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 que sempre responde em JSON."},
        {"role": "user", "content": "Esta transação é fraudulenta? Valor: R$ 10.000 em horário incomum."}
    ]
)

try:
    data = json.loads(response.choices[0].message.content)
    print("Saída validada:", data)
except json.JSONDecodeError as e:
    print("Erro ao converter para JSON:", e)

CONCLUSÃO

- Essa prática permite que a aplicação passe a ter:
1. Maior Segurança.
2. Mais eficiência.

Abraços,
Ricardo Costa Val do Rosario