GPT-4o mini Search Preview

Технические характеристики gpt-4o-mini-search-preview

Что такое gpt-4o-mini-search-preview?

gpt-4o-mini-search-preview — это компактная мультимодальная модель семейства GPT-4o, созданная для поиско-центричных сценариев и приложений с усиленным извлечением. Она хорошо подходит для систем, которым нужно интерпретировать намерение пользователя, переформулировать или декомпозировать запросы, синтезировать краткие ответы на основе извлечённой информации и поддерживать обоснованные рабочие процессы через интеграцию с внешним поиском.

Поскольку модель принимает на вход и текст, и изображения, она может участвовать в более широких сценариях поиска и ассистирования, выходящих за рамки обычного текстового поиска. Особенно полезна в приложениях, где важны быстрое понимание запроса, контролируемое форматирование ответов и оркестрация с использованием инструментов. Типичные примеры включают клиентских поисковых помощников, внутренние ассистенты по базам знаний, потоки обнаружения продуктов и конвейеры извлечения, зависящие от классификации запросов, помощи в ранжировании и генерации ответов.

Основные возможности gpt-4o-mini-search-preview

• Поисково-ориентированное рассуждение: Помогает интерпретировать неоднозначное намерение пользователя, переформулировать запросы и поддерживать взаимодействия, ориентированные на извлечение.
• Поддержка мультимодального ввода: Принимает и текст, и изображения, обеспечивая более богатые сценарии поиска и исследования.
• Краткий синтез ответов: Выдаёт короткие, полезные резюме и прямые ответы, подходящие для поискового UX.
• Готовность к интеграции с инструментами: Эффективно работает с вызовом функций и внешними инструментами для поиска, браузинга и оркестрации RAG.
• Совместимость со структурированными ответами: Может формировать организованные ответы, например в формате JSON, для последующей обработки системами.
• Следование инструкциям: Надёжно обрабатывает задания с руководящими подсказками для классификации, роутинга, извлечения и форматирования ответов.
• Поддержка QA по базам знаний: Отлично подходит для систем, которые сперва извлекают документы, а затем просят модель дать обоснованные ответы.
• Электронная коммерция и поиск по каталогу: Полезна для интерпретации покупательского намерения, уточнения фильтров и улучшения продуктового поиска.
• Помощь в ранжировании и маршрутизации: Способствует классификации запросов и их подготовке к извлечению, ранжированию или ветвлению рабочих процессов.
• Эффективный профиль развёртывания: Как компактная модель, подходит для масштабируемых, экономичных интеграций, которым нужна мультимодальность и работа с инструментами.

Как получить доступ и интегрировать gpt-4o-mini-search-preview

Шаг 1: Зарегистрируйтесь, чтобы получить API-ключ

Начните с создания учётной записи в CometAPI и сгенерируйте API-ключ в панели управления. Затем храните ключ в безопасном месте и указывайте его в заголовке Authorization для всех запросов.

Шаг 2: Отправляйте запросы к API gpt-4o-mini-search-preview

Используйте совместимую с OpenAI конечную точку CometAPI и укажите модель как gpt-4o-mini-search-preview.

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o-mini-search-preview",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Summarize the main intent behind this search query: best running shoes for flat feet"
      }
    ]
  }'

from openai import OpenAI

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

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini-search-preview",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Summarize the main intent behind this search query: best running shoes for flat feet"
        }
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Шаг 3: Получение и проверка результатов

Разберите вывод модели в вашем приложении и, при необходимости, свяжите его со стадиями извлечения, переранжирования или проверки. Для продукционных поисковых и RAG-систем хорошей практикой является валидация ответов по доверенным источникам и логирование результатов для мониторинга качества.