OpenAI: GPT-6 Luna Decisions

GPT-6 Luna i OpenAIs Decisions-modus vurderer innsendt evidens og returnerer typede svar om den. Produsenten dokumenterer GPT-6 Luna som modellen for dette spesialiserte beslutningsgrensesnittet. Den kan anslå om en betingelse holder, velge blant faste alternativer eller plassere inndata på en ordnet vurderingsrubrikk. Bruk denne GPT-6 Luna-modusen når oppgaven trenger et definert beslutningsresultat fremfor et skriftlig svar.

Felles inndata, navngitte spørsmål og svar

En produsentforespørsel inneholder modellen, felles inndata og et questions-array. Inndataene kan være en tekststreng eller brukermeldinger med tekst og bilder. Hvert spørsmål har et unikt navn, en type, instruksjoner og eventuelle påkrevde alternativer eller nivåer. Svararrayet gjentar spørsmålsnavnene, slik at resultatet kan knyttes til betingelsen, kategorien eller vurderingen som faktisk ble etterspurt.

For en supportmelding sender du inn meldingen og konteksten som er relevant for neste beslutning, og gir deretter spørsmålet navn etter feltet arbeidsflyten trenger. For en dokumentpassasje inkluderer du teksten som underbygger kriteriet, fremfor en referanse uten belegg til en større fil. Definer spørsmålet rundt observerbare fakta og skill uavhengige forhold. Et nyttig resultat kan kombinere en problemkategori med en alvorlighetsvurdering og samtidig beholde definisjonen og betydningen av hvert svar.

Predicate: anslå om en betingelse holder

Et predicate-spørsmål returnerer en sannsynlighet fra 0 til 1 for at den definerte betingelsen er sann. Det kan kontrollere passasjerelevans eller et synlig forhold i et bilde. For et produktfoto beskriver du den synlige feilen som skal kontrolleres, for eksempel en sprekk eller rift, og sender inn bildet med kriteriet. Verdien er modellens anslag; applikasjonen velger terskelen for flagging eller gjennomgang.

OpenAIs Decisions-veiledning krever inline-kodede bildedata for dette endepunktet. Vertsbaserte bildeadresser og filidentifikatorer er ikke støttede bildeinndata i den dokumenterte kontrakten. Tekst- og bildeinnhold kan kombineres i en brukermelding, slik at den visuelle evidensen vurderes med den relevante skriftlige konteksten. Hold bildet leselig og betingelsen konkret; en sannsynlighet for én angitt feil er ikke en generell inspeksjonsrapport som dekker alle mulige problemer.

Choice: velge én innsendt verdi

Et choice-spørsmål velger blant alternativer med forskjellige verdier og beskrivelser som forklarer når de gjelder. Det returnerte valget er én av disse verdiene, med sannsynligheter per alternativ og et separat konfidensfelt. For ruting definerer du kategorier rundt de faktiske teamene eller utfallene som er tilgjengelige, og inkluderer et other-alternativ når settet ikke dekker alle inndata. Hold kategoriene uordnede: Posisjonene deres er ikke en alvorlighetsskala.

Et praktisk klassifiseringsopplegg kan skille mellom en produktfeil, et tilgangsproblem og en generell forespørsel. Beskriv grensen mellom kategoriene fremfor å stole bare på korte navn. Bruk det returnerte valget som foreslått etikett og undersøk fordelingen når flere betydninger fortsatt er plausible. Resultatet gir et valg; applikasjonen avgjør om valget skal utløse automatisk ruting eller en gjennomgang.

Score: en sannsynlighetsvektet plassering på en vurderingsrubrikk

Et score-spørsmål bruker ordnede nivåer fra lavest til høyest. Nivåindekser starter på 0, og skåren er det sannsynlighetsvektede gjennomsnittet av indeksene. Den kan ligge mellom nivåer. For et problems alvorlighetsgrad kan ett nivå bety kosmetisk påvirkning, et annet en brukbar omgåelse og et tredje fullstendig blokkering; definer kriteriene som skiller dem. Svaret inkluderer sannsynligheter per nivå og konfidens sammen med skåren.

Den forventede skåren oppsummerer fordelingen fremfor å velge én kategori. Bevar dette skillet når et resultat brukes til prioritering eller en aggregert trend. En visning med faste kategorier kan bruke et choice-spørsmål i stedet. Konfidens er et separat rapportert felt for choice- og score-svar; veiledningen definerer det ikke som identisk med sannsynligheten for det valgte alternativet.

Flere spørsmål og avhengige beslutninger

Uavhengige spørsmål kan dele inndata i én produsentforespørsel, inkludert ulike spørsmålstyper. Et foto kan støtte et predicate-spørsmål om en feil og et kategorivalg, eller en melding kan støtte kategori- og alvorlighetsvurdering. Gi hvert forhold sine egne instruksjoner og sin egen betydning. Når en senere beslutning avhenger av et tidligere resultat, anbefaler produsenten separate forespørsler slik at det andre spørsmålet kan bruke resultatet uttrykkelig. Ikke anta at rekkefølgen på spørsmål i ett array gjør dem til en sekvensiell samtale.

Velg riktig resultat og tolk grensene

Decisions gir det definerte predicate-, choice- eller score-resultatet. Et svar kan i stedet ha typen refusal; kontroller typen før du leser en sannsynlighet, et valg eller en skår. OpenAI skiller dette fra å generere vilkårlige skjemabaserte objekter eller skriftlige forklaringer gjennom Structured Outputs, og fra å be om en verktøyhandling gjennom function calling. Et beslutningssvar bør ikke presenteres som en generert begrunnelse eller bevis på at en ekstern handling fant sted. Generelle chatmodellers resultat-, resonnerings- og verktøyinnstillinger er ikke automatisk en del av denne spesialiserte modusen.

Bruk representative merkede inndata til å vurdere terskler for ruting, filtrering og gjennomgang, og ta hensyn til konsekvensene av falske positive og falske negative. Hold evidensen, spørsmålsdefinisjonene og de rå numeriske resultatene knyttet sammen, slik at et tvetydig resultat kan undersøkes. Hold den felles evidensen relevant for de navngitte spørsmålene, og definer hvert alternativ eller rubrikknivå tydelig før beslutningsoppgaven sendes inn. Forbered evidensen og svartypene rundt den dokumenterte beslutningsarbeidsflyten, og tolk resultatet etter oppgaven det vurderer.