Saída estruturada de LLMs é a prática de restringir um modelo de linguagem de grande porte (LLM) para gerar respostas em um formato predefinido — como JSON ou uma classe de programação específica. Essa técnica é essencial para construir aplicações confiáveis e de nível de produção, transformando o texto tipicamente imprevisível do LLM em um contrato de dados determinístico e legível por máquina. Com base no uso bem-sucedido em produção, estamos promovendo esta técnica da fase de Avaliação (Assess) para a fase de Experimento (Trial). As abordagens variam desde a formatação simples baseada em prompt e saídas estruturadas nativas do modelo até métodos de decodificação restrita mais robustos, usando ferramentas como Outlines e Instructor, que aplicam máquinas de estados finitos para garantir uma saída válida. Temos usado com sucesso essa técnica para extrair dados complexos e não estruturados de diversos tipos de documentos e convertê-los em JSON estruturado para a lógica de negócio downstream.
Saída estruturada de LLMs se refere à prática de restringir a resposta de um modelo de linguagem a um esquema definido. Isso pode ser alcançado tanto através de um modelo generalizado, para que ele responda em um formato específico, quanto ajustando um modelo para que ele nativamente produza um JSON, por exemplo. A OpenAI agora suporta saídas estruturadas, permitindo que as desenvolvedoras forneçam um esquema JSON, pydantic ou um objeto Zod para restringir as respostas do modelo. Essa capacidade é especialmente valiosa para permitir chamadas de função, integração com APIs e integrações externas, onde a precisão e conformidade com o formato são críticas. A saída estruturada não apenas aprimora a maneira como as LLMs podem interagir com o código, mas também suporta casos de uso mais amplos, como a geração de marcação para renderizar gráficos. Além disso, a saída estruturada demonstrou reduzir a probabilidade de erros nas respostas do modelo.
Saída estruturada de LLMs se refere a prática de restringir a resposta de um modelo de linguagem a um esquema definido. Isso pode ser alcançado tanto através de um modelo generalizado, para que ele responda em um formato específico, quanto ajustando um modelo para que ele nativamente produza um JSON, por exemplo. A OpenAI agora suporta saídas estruturadas, permitindo que as desenvolvedoras forneçam um esquema JSON, pydantic ou um objeto Zod para restringir as respostas do modelo. Essa capacidade é especialmente valiosa para permitir chamadas de função, integração com APIs e realizando integrações externas, onde a precisão e conformidade com o formato são críticas. A saída estruturada não apenas aprimora a maneira como as LLMs podem interagir com o código, mas também suporta casos de uso mais amplos, como a geração de marcação para renderizar gráficos. Além disso, a saída estruturada demonstrou reduzir a probabilidade de erros nas respostas do modelo.
