Hintergrund
Die manuelle Validierung von LLM-Outputs ist nicht nur zeitaufwendig, sondern auch anfällig dafür, dass Randfälle übersehen werden. Instructor bietet in Verbindung mit Pydantic eine automatisierte und umfassende Validierungslösung.
Zentrale Lösungen
- Automatische TypprüfungPydantic prüft automatisch, ob die Feldtypen mit den Definitionen übereinstimmen.
- Benutzerdefinierte ValidiererGeschäftsregeln in das Modell einfügen mit @validator decorator
- strenges Modell: Config.strict=True setzen, um redundante Felder abzulehnen
- Integration der FehlerbehandlungValidierungsfehler: sammelt automatisch alle Validierungsfehler und nicht nur den ersten Fehler
Erweiterte Optimierung
- Automatische Konvertierung von Validierungsfehlern in HTTP-Antworten bei Verwendung von Frameworks wie FastAPI.
- Die Dokumentation von Validierungsfehlern durch das Hook-System wird zur Verbesserung der Promptheit genutzt
- Implementierung der statischen Typüberprüfung in Verbindung mit mypy
Mitnahmeeffekt
Die automatische Validierungsfunktion von Instructor reduziert nicht nur den Aufwand für den handschriftlichen Validierungscode, sondern fängt auch mehr potenzielle Probleme ab und verbessert die Datenqualität.
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 kann der Prozess der Validierung von Antwortdaten für große Sprachmodelle optimiert werden?
