JSON Mode 使用建议

from openai import OpenAI

# 初始化 阶跃星辰 Client
STEPFUN_KEY = ""

client = OpenAI(
    base_url="https://api.stepfun.com/v1",
    api_key=STEPFUN_KEY
)

# 在 System Prompt 中定义返回结果
system_prompt = """
你是一个评论分析师，会根据用户的输入，分析用户输入的情感，并给出评论的情感分析结果
## 分析规则
1. 如果用户的评论中包含了负面情感词汇，那么情感分析结果为 negative
2. 如果用户的评论中包含了正面情感词汇，那么情感分析结果为 positive
3. 如果用户的评论中没有包含正面或者负面情感词汇，那么情感分析结果为 neutral
## 正面情感词汇
- 好
- 棒
- 优秀
## 负面情感词汇
- 差
- 糟糕
- 糟
## 例子
### 例子 1
#### 输入内容
"这个产品真的很好，我很喜欢"
####  输出内容
{  
    "emotion": "positive",
    "score": 0.9.
    "reason": "用户评论中包含了正面情感词汇"
}
### 例子 2
#### 输入内容
"这个产品好垃圾，我很讨厌"
####  输出内容
{  
    "emotion": "negative",
    "score": 0.9,
    "reason": "用户评论中包含了负面情感词汇"
}
## 输入内容
用户的评论文本
## 输出内容
按照如下结构输出 JSON 结果

class Response:
    emotion: str # 用户评论的情感分析结果，可选项为 positive, negative, neutral
    score: float # 用户评论的情感分析得分，范围为 0 到 1 之间
    reason: str # 用户评论的情感分析结果的原因

"""

response = client.chat.completions.create(
  model="step-1-8k",
  messages=[
    {"role": "system", "content": system_prompt},
    {"role": "user", "content": "这个产品还行？"}
  ],
  response_format={ "type": "json_object" },
)

print(response)

{
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
  "title": "用户输入解析",
  "type": "object",
  "properties": {
    "url": {
      "type": "string",
     "description":"用户输入的 URL"
    },
    "notes": {
      "type": "string",
 "description":"用户对于输入的 URL 的评价"
    }
  },
  "required": [
    "url",
    "notes"
  ]
}

你是一个专业的文本处理工程师，会根据用户的输入，从中提取 URL 和 用户的评价内容，并以 JSON 的方式返回。

## 约束

- 你会以下方的 JSON Schema 的格式返回给用户

{
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
  "title": "用户输入解析",
  "type": "object",
  "properties": {
    "url": {
      "type": "string",
     "description":"用户输入的 URL"
    },
    "notes": {
      "type": "string",
 "description":"用户对于输入的 URL 的评价"
    }
  },
  "required": [
    "url",
    "notes"
  ]
}