Usa OpenAI para procesar datos en una operación de Studio en Jitterbit Studio

Introducción

El conector de OpenAI permite a las operaciones de Studio enviar datos a OpenAI y recibir texto generado por IA a cambio. Esta guía cubre el patrón común de construir un aviso de OpenAI a partir de datos de origen, enviarlo a OpenAI utilizando la actividad de Aviso, y luego enrutar la respuesta de IA a un destino posterior, como una base de datos, un archivo o un canal de notificación.

Patrón de diseño

La operación que envía datos a OpenAI sigue el patrón de transformación:

La actividad de origen proporciona los datos utilizados para construir el aviso (por ejemplo, el resultado de una consulta de registro de Salesforce o una fila de base de datos). La transformación mapea esos datos en los campos de solicitud del aviso. La Actividad de Aviso envía la solicitud a OpenAI y almacena la respuesta.

Una segunda operación, encadenada al éxito de la primera, utiliza una transformación para leer la respuesta de IA y enrutar el texto generado a la actividad de destino (por ejemplo, publicándolo en un canal de Slack o escribiéndolo en un campo de base de datos).

Parte 1: Configurar la conexión de OpenAI

1. En Studio, abre tu proyecto y haz clic en la pestaña Puntos finales y conectores del proyecto en la paleta de componentes de diseño.

2. Haz clic en el conector OpenAI para abrir la configuración de la conexión.

3. Nombre de la conexión: Ingresa un nombre que identifique esta conexión, por ejemplo OpenAI.

4. API/Clave secreta: Ingresa tu clave API de OpenAI.

   Tip

   Almacena la clave API como una variable de proyecto con su valor oculto, luego referencia la variable aquí usando el ícono de variable o escribiendo [ para seleccionarla. Esto mantiene la clave fuera de la configuración de la conexión directamente y facilita su rotación sin editar el proyecto.

5. Versión de la API: Deja esto configurado en el valor predeterminado V1, que es la única versión soportada.

6. Haz clic en Probar para verificar la conexión, luego haz clic en Guardar Cambios.

Parte 2: Configurar la actividad de Prompt

La actividad Prompt es un objetivo: consume datos mapeados de una transformación y los envía a OpenAI.

1. En la paleta de componentes de diseño, expande el endpoint de OpenAI que creaste. Arrastra el tipo de actividad Prompt al lienzo de diseño para crear una instancia de actividad.

2. Haz doble clic en la actividad para abrir su configuración.

Paso 1: Ingresa un nombre y especifica configuraciones

1. Nombre: Ingresa un nombre para la actividad, por ejemplo Resumir Registro.

2. Texto del prompt: Ingresa el texto base del prompt. Este campo acepta una cadena estática o una referencia de variable. Si el prompt necesita incorporar campos de datos de origen dinámicamente (por ejemplo, incluyendo un ID de registro o valor de campo), deja este campo como una instrucción general y sobrepásalo con el prompt completo construido en la transformación (consulta Parte 3).

   Ejemplo de prompt estático:

   Resume el siguiente caso de soporte en una oración:
   

3. Modelo: Selecciona el modelo de OpenAI a utilizar. El predeterminado es gpt-4. Para una lista completa de modelos soportados, consulta el conector de OpenAI.

4. Configuraciones opcionales: Haz clic para expandir:

   • Rol: Selecciona Usuario para un prompt de usuario estándar. Usa Sistema para establecer el comportamiento del asistente, o Asistente para proporcionar respuestas de ejemplo.
   • Temperatura: Controla la aleatoriedad de la respuesta. Los valores más cercanos a 0 producen una salida más determinista; los valores más cercanos a 2 producen una salida más variada.
   • Max Tokens: Limita la longitud de la respuesta. Establece esto para evitar completaciones inesperadamente largas.

5. Haga clic en Siguiente.

Paso 2: Revise los esquemas de datos

Se muestran los esquemas de solicitud y respuesta. El esquema de solicitud incluye prompt, model, max_tokens, temperature y top_p. El esquema de respuesta incluye choices (un arreglo que contiene un objeto message con el content generado, además de index y finishReason), usage (conteos de tokens) y errors.

Haga clic en Terminado para guardar la configuración de la actividad.

Parte 3: Mapee los datos de origen al prompt en una transformación

En la transformación que precede a la actividad Prompt, mapee los campos de origen al esquema de solicitud de la actividad Prompt.

El campo más importante para mapear es prompt. Use un nodo de script para construir la cadena completa del prompt combinando la instrucción estática con los valores de campo de los datos de origen:

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

Donde Source.Subject y Source.Description son campos del esquema de respuesta de la actividad de origen (por ejemplo, campos devueltos por una actividad Query de Salesforce).

Para anular el modelo establecido en la configuración de la actividad, mapee el campo model a una cadena literal o a una variable de proyecto:

<trans>
$openai_model
</trans>

Parte 4: Acceda a la respuesta de la IA

El esquema de respuesta de la actividad Prompt está disponible en cualquier transformación dentro de la misma operación o en una operación posterior.

Encadenar una operación posterior

Configure la acción On Success de la operación Prompt para ejecutar una segunda operación que procese la respuesta de la IA:

1. Abra la configuración de la operación Prompt.

2. En la pestaña Acciones, establezca la acción On Success en Ejecutar operación y seleccione la operación posterior.

Para obtener más información sobre cómo encadenar operaciones, consulte Configurar el manejo de errores en operaciones.

Leer el texto generado

En la transformación de la operación descendente, el esquema de respuesta de la actividad Prompt proporciona el texto generado por la IA en choices[0].message.content. Mapea este campo al objetivo:

<trans>
Source.choices[0].message.content
</trans>

Por ejemplo, mapea choices[0].message.content a un campo text de un mensaje de Slack para publicar el resumen de la IA en un canal (ver Enviar una notificación de Slack desde una operación de Studio), o mapea a un campo de base de datos para almacenar el resultado.

Verificar errores

El esquema de respuesta también incluye un array errors. Si OpenAI devuelve un error (por ejemplo, debido a un nombre de modelo inválido o un límite de tokens excedido), los detalles del error aparecen en errors[0].message. Para mostrar estos en el registro de operaciones, agrega un nodo de script a la transformación que llame a RaiseError cuando errors esté poblado:

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

Verificar la integración

1. Desplegar y ejecutar la operación Prompt manualmente.

2. En los registros de operaciones, confirma que la actividad Prompt se completó con éxito y que se activó la operación descendente.

3. Inspecciona el registro de la operación descendente para verificar que choices[0].message.content contenga una respuesta válida generada por la IA.

4. Si la actividad Prompt falla con un error de autenticación, verifica la clave API en la conexión de OpenAI y confirma que no ha sido revocada en tu cuenta de OpenAI.

Para patrones de IA más avanzados basados en esta fundación, consulta Procesar documentos con IA, Dirigir respuestas de LLM a operaciones de Studio usando llamadas a funciones, y Construir un chat LLM de múltiples turnos con historial de conversación.