Use OpenAI para processar dados em uma operação no Jitterbit Studio

Introdução

O conector OpenAI permite que operações do Studio enviem dados para o OpenAI e recebam texto gerado por IA em troca. Este guia cobre o padrão comum de construir um prompt do OpenAI a partir de dados de origem, enviá-lo para o OpenAI usando a atividade Prompt e, em seguida, direcionar a resposta da IA para um alvo a jusante, como um banco de dados, um arquivo ou um canal de notificação.

Padrão de design

A operação que envia dados para o OpenAI segue o padrão de transformação:

A atividade de origem fornece os dados usados para construir o prompt (por exemplo, o resultado de uma consulta de registro do Salesforce ou uma linha de banco de dados). A transformação mapeia esses dados nos campos de solicitação do prompt. A atividade Prompt envia a solicitação para o OpenAI e armazena a resposta.

Uma segunda operação, encadeada ao sucesso da primeira, usa uma transformação para ler a resposta da IA e direcionar o texto gerado para a atividade de destino (por exemplo, postando em um canal do Slack ou escrevendo em um campo de banco de dados).

Parte 1: Configurar a conexão OpenAI

1. No Studio, abra seu projeto e clique na aba Endpoints e conectores do projeto no painel de componentes de design.

2. Clique no conector OpenAI para abrir a configuração da conexão.

3. Nome da Conexão: Insira um nome que identifique esta conexão, por exemplo OpenAI.

4. Chave API/Secreta: Insira sua chave de API do OpenAI.

   Tip

   Armazene a chave da API como uma variável de projeto com seu valor oculto, e então faça referência à variável aqui usando o ícone de variável ou digitando [ para selecioná-la. Isso mantém a chave fora da configuração da conexão diretamente e facilita a rotação sem editar o projeto.

5. Versão da API: Mantenha este valor definido como o padrão V1, que é a única versão suportada.

6. Clique em Testar para verificar a conexão e, em seguida, clique em Salvar Alterações.

Parte 2: Configurar a atividade Prompt

A atividade Prompt é um alvo: ela consome dados mapeados de uma transformação e os envia para a OpenAI.

1. No painel de componentes de design, expanda o endpoint da OpenAI que você criou. Arraste o tipo de atividade Prompt para a tela de design para criar uma instância da atividade.

2. Clique duas vezes na atividade para abrir sua configuração.

Etapa 1: Insira um nome e especifique as configurações

1. Nome: Insira um nome para a atividade, por exemplo Resumir Registro.

2. Texto do prompt: Insira o texto base do prompt. Este campo aceita uma string estática ou uma referência de variável. Se o prompt precisar incorporar campos de dados de origem dinamicamente (por exemplo, incluindo um ID de registro ou valor de campo), deixe este campo como uma instrução geral e substitua-o pelo prompt completo construído na transformação (veja Parte 3).

   Exemplo de prompt estático:

   Resuma o seguinte caso de suporte em uma frase:
   

3. Modelo: Selecione o modelo da OpenAI a ser utilizado. O padrão é gpt-4. Para uma lista completa de modelos suportados, veja Conector da OpenAI.

4. Configurações opcionais: Clique para expandir:

   • Função: Selecione Usuário para um prompt de usuário padrão. Use Sistema para definir o comportamento do assistente ou Assistente para fornecer respostas de exemplo.
   • Temperatura: Controla a aleatoriedade da resposta. Valores mais próximos de 0 produzem saídas mais determinísticas; valores mais próximos de 2 produzem saídas mais variadas.
   • Máximo de Tokens: Limita o comprimento da resposta. Defina isso para evitar conclusões inesperadamente longas.

5. Clique em Próximo.

Etapa 2: Revise os esquemas de dados

Os esquemas de solicitação e resposta são exibidos. O esquema de solicitação inclui prompt, model, max_tokens, temperature e top_p. O esquema de resposta inclui choices (um array contendo um objeto message com o content gerado, além de index e finishReason), usage (contagens de tokens) e errors.

Clique em Concluído para salvar a configuração da atividade.

Parte 3: Mapeie os dados de origem para o prompt em uma transformação

Na transformação que precede a atividade Prompt, mapeie os campos de origem para o esquema de solicitação da atividade Prompt.

O campo mais importante a ser mapeado é prompt. Use um nó de script para construir a string completa do prompt combinando a instrução estática com os valores dos campos da origem:

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

Onde Source.Subject e Source.Description são campos do esquema de resposta da atividade de origem (por exemplo, campos retornados por uma atividade Query do Salesforce).

Para substituir o modelo definido na configuração da atividade, mapeie o campo model para uma string literal ou uma variável de projeto:

<trans>
$openai_model
</trans>

Parte 4: Acesse a resposta da IA

O esquema de resposta da atividade Prompt está disponível em qualquer transformação dentro da mesma operação ou em uma operação subsequente.

Encadear uma operação subsequente

Configure a ação Em Sucesso da operação Prompt para executar uma segunda operação que processa a resposta da IA:

1. Abra as configurações da operação Prompt.

2. Na aba Ações, defina a ação Em Sucesso como Executar Operação e selecione a operação subsequente.

Para mais informações sobre como encadear operações, consulte Configurar tratamento de erros em operações.

Leia o texto gerado

Na transformação da operação a montante, o esquema de resposta da atividade Prompt fornece o texto gerado pela IA em choices[0].message.content. Mapeie este campo para o destino:

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

Por exemplo, mapeie choices[0].message.content para um campo text de mensagem do Slack para postar o resumo da IA em um canal (veja Enviar uma notificação do Slack a partir de uma operação do Studio), ou mapeie-o para um campo de banco de dados para armazenar o resultado.

Verifique se há erros

O esquema de resposta também inclui um array errors. Se a OpenAI retornar um erro (por exemplo, devido a um nome de modelo inválido ou um limite de token excedido), os detalhes do erro aparecem em errors[0].message. Para exibir esses detalhes no log da operação, adicione um nó de script à transformação que chama RaiseError quando errors estiver preenchido:

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

Verifique a integração

1. Implante e execute a operação Prompt manualmente.

2. Nos logs da operação, confirme que a atividade Prompt foi concluída com sucesso e que a operação a montante foi acionada.

3. Inspecione o log da operação a montante para verificar se choices[0].message.content contém uma resposta válida gerada pela IA.

4. Se a atividade Prompt falhar com um erro de autenticação, verifique a chave da API na conexão OpenAI e confirme se ela não foi revogada na sua conta OpenAI.

Para padrões de IA mais avançados construídos sobre esta base, veja Processar documentos com IA, Roteie respostas LLM para operações do Studio usando chamadas de função, e Construa um chat LLM de múltiplas interações com histórico de conversação.