Hintergrund
Die Sicherstellung einer konsistenten Formatierung der LLM-Ausgabe in verschiedenen Sprachumgebungen ist eine häufige Herausforderung bei mehrsprachigen Technologieprojekten. Die Mehrsprachenunterstützung von Instructor bietet hierfür eine Lösung.
Zentrale Lösungen
- Standardisiertes BasisformatJSON: Verwendung von JSON als Zwischenformat für den Datenaustausch in allen Sprachen
- Mehrsprachiger Client mit Ausbilder: Verwenden Sie die entsprechende Instructor-Bibliothek in Python/TypeScript/Ruby/Go/Elixir.
- Gemeinsame Definition des pydantischen ModellsNach der Erstellung eines Modellprototyps in Python können Sie diesen über die OpenAPI-Spezifikation oder das JSON-Schema zur Verwendung in anderen Sprachen exportieren.
- Harmonisierung der ValidierungsregelnValidierungslogik: Sicherstellen, dass die Validierungslogik in allen Sprachen konsistent ist
Umsetzung der Empfehlungen
- Schaffung eines gemeinsamen Speichers für Modelldefinitionen innerhalb des Teams
- Verwenden Sie Vertragstests, um ein konsistentes Verhalten in verschiedenen Sprachimplementierungen zu gewährleisten.
- Für komplexe Anwendungsfälle sollten Sie die Generierung von Modellcode in jeder Sprache in Betracht ziehen.
Mitnahmeeffekt
Mit der Mehrsprachenunterstützung von Instructor und der standardisierten Datendefinitionsmethodik kann das Problem der Formatvereinheitlichung in einer sprachübergreifenden Umgebung effektiv gelöst werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelInstructor: eine Python-Bibliothek zur Vereinfachung strukturierter Arbeitsabläufe für große SprachmodelleDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie können die Hindernisse bei der Verwendung eines einheitlichen Ausgabeformats für große Sprachmodelle in mehrsprachigen Umgebungen überwunden werden?
