背景
ラージ・ランゲージ・モデル（LLM）の生出力は通常、自由形式のテキストであり、プログラムによる処理を困難にします。Instructorライブラリは、構造化された出力によってその後のデータ処理プロセスを簡素化することで、この問題に対処するために特別に設計されています。
コアソリューション
- Pydanticモデルを使った構造の定義最初にBaseModelを継承したクラスを作成し、期待するフィールドと出力のタイプを明示的に定義します。
- 統合LLMクライアントコンストラクタ.from_openai()を使って標準クライアントをラップし、構造化処理機能を追加する。
- response_modelパラメータを指定するAPIコールで定義したモデルクラスを渡し、LLMがそのフォーマットでデータを返すようにします。
- 自動検証インストラクターは、返されたデータがモデルの定義に適合しているかどうかを自動的に検証し、型が正しいことを保証します。
回避策
- 複雑な入れ子構造には、Pydanticの入れ子モデリング機能をご利用ください。
- 一部のフィールドが NULL になる可能性がある場合は、Optional 型アノテーションを使用できます。
- 特殊なデータ形式については、Pydanticのカスタムバリデーションをご利用ください。
持ち帰りポイント
インストラクタ・ライブラリ＋パイドンティック・モデルのアプローチを用いることで、出力が混乱するという問題が解決されるだけでなく、データの初期段階でフォーマット・エラーを検出し、その後の処理の難易度を劇的に下げることができる。
この答えは記事から得たものである。講師：大規模言語モデルの構造化出力ワークフローを簡素化するPythonライブラリについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 大規模な言語モデルの出力でデータ構造が混乱する問題を解決するには？
