江苏网站备案流程图,婚纱摄影网站应该如何做优化,中国建设培训网站查询系统,网站开发 项目式说课解密LLM结构化输出#xff1a;代码示例与原理分析
一、LLM结构化输出概述
1. 结构化输出的定义与优势
结构化输出指的是语言模型#xff08;LLM#xff09;生成的遵循特定格式#xff08;如JSON、XML#xff09;的数据#xff0c;这些数据易于解析和处理。相较于非结构…解密LLM结构化输出代码示例与原理分析
一、LLM结构化输出概述
1. 结构化输出的定义与优势
结构化输出指的是语言模型LLM生成的遵循特定格式如JSON、XML的数据这些数据易于解析和处理。相较于非结构化文本结构化输出在自动化系统中的优势显著包括易于解析、处理高效、减少错误率等。
二、LLM结构化输出的实现原理
1. 约束解码Constrained Decoding
约束解码是实现LLM结构化输出的关键技术之一。该技术通过在每个生成步骤中基于人工设定的规则确定当前步骤只允许采样的token集合并通过加bias的方式压制其他不允许采样的token从而实现指定的结构化数据生成。
2. 格式限制指令Format Restricting Instructions
格式限制指令通过在LLM的接口上增加预处理和对输出的retry机制以确保输出遵循特定的格式。例如Instructor库通过打猴子补丁在常规openai的接口上增加response_model的预处理和对输出的retry机制。
3. 结构化生成原理
结构化数据生成的原理可以概括为在每个生成步骤中通过人工设定的规则得到当前步骤只允许采样的token集合然后通过加bias的方式压制其他不允许采样的token实现指定的结构化数据生成。
三、LLM结构化输出的代码示例
1. 使用LangChain实现结构化数据输出
LangChain是一个提供链接口、与其他工具集成以及用于应用程序的链的库。下面是一个使用LangChain的Output Parsers将模型输出解析成JSON格式的代码示例
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.output_parsers import JsonOutputParser# 初始化LLM模型
llm OpenAI()# 初始化输出解析器
parser JsonOutputParser()# 原始模型输出
model_output llm.generate(请生成一个包含名称和年龄的JSON对象。)# 解析输出
structured_output parser.parse(model_output)print(structured_output)
2. 使用guidance实现结构化输出
guidance库通过“模板语言”定义LLM的输出结构以确保输出格式的正确性。下面是一个使用guidance库的代码示例
# load a model locally (we use LLaMA here)
guidance.llm guidance.llms.Transformers(your_local_path/llama-7b, device0)# we can pre-define valid option sets
valid_weapons [sword, axe, mace, spear, bow, crossbow]# define the prompt
program guidance(The following is a character profile for an RPG game in JSON format.
json
{description: {{description}},name: {{gen name}},age: {{gen age pattern[0-9] stop,}},armor: {{#select armor}}leather{{or}}chainmail{{or}}plate{{/select}},weapon: {{select weapon optionsvalid_weapons}},class: {{gen class}},mantra: {{gen mantra}},strength: {{gen strength pattern[0-9] stop,}},items: [{{#geneach items num_iterations3}}{{gen this}},{{/geneach}}]
})# execute the prompt
program(descriptionA quick and nimble fighter., valid_weaponsvalid_weapons)
四、LLM结构化输出的技术概念拓展
1. 结构化输出的优势
结构化输出的优势在于其解析和处理的便捷性。由于结构化输出通常遵循明确的格式程序可以轻松地对这些输出进行自动化处理无需依赖复杂的自然语言处理技术。这种结构使得它在后续的系统集成中表现出色。
2. 结构化输出的应用场景
结构化输出在多种应用场景中都有其独特的价值尤其是在需要将LLM输出直接用于数据库存储、数据分析、自动化决策支持系统等场景中。例如在医疗诊断系统中LLM可以生成包含精确时间、数值和分类标签的结构化数据直接输入到数据管道中进行进一步处理。
3. 结构化输出的挑战
尽管结构化输出具有明显优势但在实际应用中也面临挑战如如何确保LLM生成的数据完全符合预定格式、如何处理生成过程中的异常情况等。这些问题需要通过技术手段和策略来解决以确保结构化输出的准确性和可靠性。
