OpenAI zur Datenverarbeitung in einer Studio-Operation in Jitterbit Studio verwenden

Einführung

Der OpenAI-Connector ermöglicht es Studio-Operationen, Daten an OpenAI zu senden und KI-generierte Texte zurückzuerhalten. Diese Anleitung behandelt das häufige Muster, einen OpenAI-Prompt aus Quelldaten zu erstellen, ihn mit der Prompt V2-Aktivität an OpenAI zu senden und die KI-Antwort dann an ein nachgelagertes Ziel wie eine Datenbank, eine Datei oder einen Benachrichtigungskanal weiterzuleiten.

Designmuster

Die Operation, die Daten an OpenAI übermittelt, folgt dem Transformationsmuster:

Die Quellaktivität stellt die Daten bereit, die zum Erstellen des Prompts verwendet werden (z. B. ein Salesforce-Datensatzabfrageergebnis oder eine Datenbankzeile). Die Transformation ordnet diese Daten den Anforderungsfeldern des Prompts zu. Die Prompt V2-Aktivität sendet die Anfrage an OpenAI und speichert die Antwort.

Eine zweite Operation, die an den Erfolg der ersten gekoppelt ist, nutzt eine Transformation, um die KI-Antwort zu lesen und den generierten Text an die Zielaktivität weiterzuleiten (z. B. um ihn in einen Slack-Kanal zu posten oder in ein Datenbankfeld zu schreiben).

Teil 1: OpenAI-Verbindung konfigurieren

1. Öffnen Sie in Studio Ihr Projekt und klicken Sie auf die Registerkarte Projektendpunkte und Connectors in der Design-Komponentenpalette.

2. Klicken Sie auf den OpenAI-Connector, um die Verbindungskonfiguration zu öffnen.

3. Verbindungsname: Geben Sie einen Namen ein, der diese Verbindung identifiziert, z. B. OpenAI.

4. API/Secret Key: Geben Sie Ihren OpenAI-API-Schlüssel ein.

   Tipp

   Speichern Sie den API-Schlüssel als Projektvariable mit ausgeblendetem Wert und referenzieren Sie die Variable hier mit dem Variablensymbol oder durch Eingabe von [, um sie auszuwählen. Dies hält den Schlüssel aus der Verbindungskonfiguration direkt heraus und ermöglicht eine einfache Rotation ohne Bearbeitung des Projekts.

5. API-Version: Lassen Sie diese auf dem Standardwert V1 eingestellt, dies ist die einzige unterstützte Version. (Dies ist die OpenAI-API-Version der Verbindung und steht in keinem Zusammenhang mit der später in dieser Anleitung verwendeten Prompt V2-Aktivität.)

6. Klicken Sie auf Test, um die Verbindung zu überprüfen, und klicken Sie dann auf Änderungen speichern.

Teil 2: Prompt V2-Aktivität konfigurieren

Die Prompt V2-Aktivität ist ein Ziel: Sie verarbeitet Daten, die aus einer Transformation zugeordnet wurden, und übermittelt sie an OpenAI mit der OpenAI Responses API.

1. Erweitern Sie in der Design-Komponentenpalette den OpenAI-Endpunkt, den Sie erstellt haben. Ziehen Sie den Aktivitätstyp Prompt V2 auf die Design-Canvas, um eine Aktivitätsinstanz zu erstellen.

2. Doppelklicken Sie auf die Aktivität, um ihre Konfiguration zu öffnen.

Schritt 1: Namen eingeben und Einstellungen festlegen

1. Name: Geben Sie einen Namen für die Aktivität ein, z. B. Datensatz zusammenfassen.

2. Chat-ID: Lassen Sie dieses Feld für einen einfachen Prompt wie den in dieser Anleitung leer; eine chatId wird automatisch generiert. Um ein bestehendes Gespräch fortzusetzen oder Tools aufzurufen, die von einer vorherigen Register Tools V2- oder Register MCP Server Tools-Aktivität registriert wurden, geben Sie stattdessen die chatId dieser Aktivität hier ein.

3. Prompt-Text: Geben Sie den Basis-Prompt-Text ein. Dieses Feld akzeptiert eine statische Zeichenkette oder eine Variablenreferenz. Wenn der Prompt Quelldatenfelder dynamisch einbeziehen muss (z. B. eine Datensatz-ID oder einen Feldwert), lassen Sie dieses Feld als allgemeine Anweisung und überschreiben Sie es mit dem vollständig konstruierten Prompt in der Transformation (siehe Teil 3).

Beispiel für eine statische Eingabeaufforderung:

Fassen Sie den folgenden Support-Fall in einem Satz zusammen:

1. Modell: Wählen Sie das zu verwendende OpenAI-Modell aus. Der Standard ist gpt-4. Eine vollständige Liste der unterstützten Modelle finden Sie unter OpenAI-Connector.

2. Optionale Einstellungen: Klicken Sie zum Erweitern:

   • Rolle: Wählen Sie User für eine Standard-Benutzer-Eingabeaufforderung. Verwenden Sie System, um das Verhalten des Assistenten festzulegen, oder Assistant, um Beispielantworten bereitzustellen.
   • Temperatur: Steuert die Zufälligkeit der Antwort. Werte näher bei 0 erzeugen deterministischere Ausgaben; Werte näher bei 2 erzeugen vielfältigere Ausgaben.
   • Max Tokens: Begrenzt die Länge der Antwort. Legen Sie dies fest, um unerwartet lange Vervollständigungen zu vermeiden.

3. Klicken Sie auf Weiter.

Schritt 2: Datenschemas überprüfen

Die Request- und Response-Schemas werden angezeigt. Gemäß OpenAIs Responses API enthält das Request-Schema input, model, max_tokens, temperature und top_p. Das Response-Schema enthält ein output-Array von Elementen; ein message-Element hat ein content-Array, jeweils mit einem type (output_text für generierte Inhalte) und dem generierten text, plus ein eigenes error-Feld pro Element für Elemente wie Tool-Aufrufe.

Klicken Sie auf Fertig, um die Aktivitätskonfiguration zu speichern.

Teil 3: Quelldaten in einer Transformation der Eingabeaufforderung zuordnen

Ordnen Sie in der Transformation, die der Aktivität Prompt V2 vorausgeht, die Quellfelder dem Request-Schema der Aktivität Prompt V2 zu.

Das wichtigste Feld zum Zuordnen ist input. Verwenden Sie einen Script-Knoten, um die vollständige Eingabeaufforderungs-Zeichenkette zu erstellen, indem Sie die statische Anweisung mit Feldwerten aus der Quelle kombinieren:

<trans>
"Summarize the following support case in one sentence:\n\n" +
"Subject: " + Source.Subject + "\n" +
"Description: " + Source.Description
</trans>

Dabei sind Source.Subject und Source.Description Felder aus dem Response-Schema der Quellaktivität (z. B. Felder, die von einer Salesforce-Aktivität Query zurückgegeben werden).

Um das in der Aktivitätskonfiguration festgelegte Modell zu überschreiben, ordnen Sie das Feld model einer Literalzeichenkette oder einer Projektvariablen zu:

<trans>
$openai_model
</trans>

Teil 4: Auf die KI-Antwort zugreifen

Das Response-Schema der Aktivität Prompt V2 ist in jeder Transformation innerhalb desselben Vorgangs oder in einem nachgelagerten Vorgang verfügbar.

Einen nachgelagerten Vorgang verketten

Konfigurieren Sie die Aktion On Success des Vorgangs Prompt V2, um einen zweiten Vorgang auszuführen, der die KI-Antwort verarbeitet:

1. Öffnen Sie die Einstellungen des Vorgangs Prompt V2.

2. Legen Sie auf der Registerkarte Aktionen die Aktion On Success auf Vorgang ausführen fest und wählen Sie den nachgelagerten Vorgang aus.

Weitere Informationen zum Verketten von Vorgängen finden Sie unter Fehlerbehandlung in Vorgängen konfigurieren.

Den generierten Text lesen

In der Transformation des nachgelagerten Vorgangs stellt das Response-Schema der Aktivität Prompt V2 den von der KI generierten Text unter output verschachtelt bereit. Gemäß OpenAIs Responses API ordnen Sie das Zielfeld dem Text des ersten Output-Elements zu:

<trans>
Source.output[0].content[0].text
</trans>

Ordnen Sie dieses Feld beispielsweise einem Slack-Nachrichtenfeld text zu, um die KI-Zusammenfassung in einem Kanal zu veröffentlichen (siehe Slack-Benachrichtigung von einem Studio-Vorgang senden), oder ordnen Sie es einem Datenbankfeld zu, um das Ergebnis zu speichern.

Auf Fehler prüfen

Jedes Element im output-Array hat ein eigenes error-Feld, das gefüllt wird, wenn dieses spezifische Element fehlschlägt (z. B. bei einem fehlgeschlagenen Tool-Aufruf). Fügen Sie der Transformation einen Script-Knoten hinzu, der output[0].error prüft und RaiseError aufruft, falls dieser gefüllt ist:

<trans>
if(Length(Source.output[0].error) > 0,
  RaiseError(Source.output[0].error)
);
</trans>

Integration überprüfen

1. Stellen Sie die Prompt V2-Operation bereit und führen Sie sie manuell aus.

2. Bestätigen Sie in den Operationslogs, dass die Prompt V2-Aktivität erfolgreich abgeschlossen wurde und dass die nachgelagerte Operation ausgelöst wurde.

3. Überprüfen Sie das Log der nachgelagerten Operation, um zu verifizieren, dass output[0].content[0].text eine gültige KI-generierte Antwort enthält.

4. Falls die Prompt V2-Aktivität mit einem Authentifizierungsfehler fehlschlägt, überprüfen Sie den API-Schlüssel in der OpenAI-Verbindung und bestätigen Sie, dass dieser nicht in Ihrem OpenAI-Konto widerrufen wurde.

Weitere fortgeschrittene KI-Muster, die auf dieser Grundlage aufbauen, finden Sie unter Dokumente mit KI verarbeiten, LLM-Antworten mithilfe von Function Calling zu Studio-Operationen weiterleiten und Multi-Turn-LLM-Chat mit Gesprächsverlauf erstellen.