背景
LLMの出力を手作業で検証するのは時間がかかるだけでなく、エッジケースを見逃しがちです。InstructorとPydanticの連携により、自動化された包括的な検証ソリューションが提供されます。
コアソリューション
- 自動タイプ検証: Pydanticはフィールドの型が定義と一致しているかどうかを自動的にチェックします。
- カスタムバリデータvalidatorデコレータを使ってモデルにビジネスルールを追加する
- 厳密モデル冗長なフィールドを拒否するには、Config.strict=Trueを設定します。
- エラー処理の統合最初のエラーだけでなく、すべてのバリデーションエラーを自動的に収集します。
高度な最適化
- FastAPIなどのフレームワークを使用している場合、検証エラーを自動的にHTTPレスポンスに変換します。
- フックシステムによる検証の失敗の文書化は、迅速な改善のために使用される。
- mypyと連携した静的型検査の実装
持ち帰りポイント
Instructorが提供する自動検証機能は、手書き検証コードの労力を削減するだけでなく、より多くの潜在的な問題を検出し、データ品質を向上させます。
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 " 大規模言語モデルの応答データ検証プロセスを最適化するには？
