Улучшите промпт-инжиниринг AI-моделей с помощью вывода JSON

Ключевые моменты

JSON необходим для LLM-приложений, обеспечивая структурированные выходные данные для согласованности, извлечения информации и бесшовной интеграции. Инструменты, такие как Pydantic и API, улучшают валидацию схем и поддерживаемость.

Несмотря на преимущества, у JSON есть ограничения: частичная поддержка схем, лимиты токенов и возможные галлюцинации контента. Понимание его сильных сторон и ограничений важно для создания эффективных интеллектуальных систем.

Novita AI скоро запустит описания возможностей для каждой LLM, которые можно будет просматривать напрямую в библиотеке моделей.

В современной разработке приложений — особенно с развитием продвинутых больших языковых моделей (LLM) — важность предсказуемого и структурированного обмена данными становится всё более очевидной. Хотя LLM отлично справляются с генерацией естественного языка, многие сценарии использования требуют, чтобы их вывод соответствовал определённому формату. Это обеспечивает плавную интеграцию с другими системами, базами данных или процессами. Здесь на сцену выходит концепция структурированных выходных данных, где JSON (JavaScript Object Notation) стал предпочтительным форматом для определения и обеспечения этих структур. В этой статье рассматривается суть вывода JSON для структурированных данных, освещаются его преимущества, применения и ограничения.

Что такое вывод JSON для структурированных данных?

из Langchain

Введение в JSON

Структурированный вывод JSON — это техника, используемая с большими языковыми моделями (LLM), чтобы гарантировать, что их ответы соответствуют предопределённой схеме, обычно выраженной в формате JSON.

• LLM предоставляется подробное описание желаемой структуры вывода, включающее:
  • Поля
  • Типы данных
  • Ограничения

Использование инструментов для реализации

Такие инструменты, как Pydantic (библиотека Python), могут использоваться для:

• Определения схем с подсказками типов.
• Преобразования этих схем в JSON-схемы.

Преимущества использования инструментов вроде Pydantic:

• Обеспечивает структурированный вывод.
• Улучшает читаемость и поддерживаемость кода.

Использование API для реализации

• Некоторые API, такие как OpenAI’s ChatCompletions API, позволяют разработчикам обеспечивать структурированный вывод, поддерживая функции JSON-схем.
• Эти API могут предоставлять разные уровни функциональности:
  • Например, API OpenAI поддерживает ограниченный набор функций JSON-схем.
  • Другие API могут предлагать более широкую поддержку схем.

Пример Open AI

Вход:

from pydantic import BaseModel
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

class Step(BaseModel):
    explanation: str
    output: str

class MathReasoning(BaseModel):
    steps: list[Step]
    final_answer: str

completion = client.beta.chat.completions.parse(
    model="gpt-4o-2024-08-06",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful math tutor. Guide the user through the solution step by step."},
        {"role": "user", "content": "how can I solve 8x + 7 = -23"}
    ],
    response_format=MathReasoning,
)

math_reasoning = completion.choices[0].message.parsed

Выход:

{
  "steps": [
    {
      "explanation": "Start with the equation 8x + 7 = -23.",
      "output": "8x + 7 = -23"
    },
    {
      "explanation": "Subtract 7 from both sides to isolate the term with the variable.",
      "output": "8x = -23 - 7"
    },
    {
      "explanation": "Simplify the right side of the equation.",
      "output": "8x = -30"
    },
    {
      "explanation": "Divide both sides by 8 to solve for x.",
      "output": "x = -30 / 8"
    },
    {
      "explanation": "Simplify the fraction.",
      "output": "x = -15 / 4"
    }
  ],
  "final_answer": "x = -15 / 4"
}

Какие преимущества может дать формат JSON?

https://youtu.be/jw\_lL6SJQZg

JSON (JavaScript Object Notation) широко используется для структурированных выходных данных и обмена данными, предлагая ряд преимуществ, которые делают его незаменимым в современной разработке приложений. Вот краткий обзор его ключевых достоинств:

1. Предсказуемый и согласованный вывод

• JSON гарантирует, что вывод строго соответствует предопределённой схеме, устраняя вариации и облегчая нижестоящим системам надёжную обработку данных.
• Строгое соблюдение схемы снижает вероятность генерации LLM неожиданных или «галлюцинированных» полей, обеспечивая согласованные и точные результаты.

2. Надёжное извлечение данных и машинная читаемость

• Структурированная и иерархическая природа JSON делает его идеальным для извлечения конкретной информации из выходных данных, будь то для анализа данных, составления отчётов или интеграции в приложения.
• Он легко парсится и обрабатывается машинами, обеспечивая бесшовную автоматизацию и рабочие процессы.

3. Простота парсинга и интеграции

• Лёгкий текстовый формат JSON прост для чтения человеком и парсинга машинами, что повышает удобство использования.
• Большинство современных языков программирования поддерживают JSON нативно или через библиотеки, упрощая интеграцию. Примеры:
  • Python: модуль json
  • Go: пакет encoding/json
  • Node.js: встроенный объект JSON
  • Java: библиотеки Jackson и Gson
  • ASP.NET: System.Text.Json или Newtonsoft.Json
  • Ruby: библиотека json

4. Определение и валидация схем

• JSON Schema предоставляет стандартизированный способ определения ожидаемой структуры и типов данных выходных данных.
• Валидация гарантирует, что вывод соответствует предопределённым схемам, обеспечивая автоматическое обнаружение ошибок и предотвращая некорректные данные.

5. Гибкость с необязательными параметрами

• JSON поддерживает необязательные поля, что обеспечивает гибкость в проектировании схем.
• Инструменты, такие как Pydantic в Python, позволяют разработчикам определять схемы с необязательными аннотациями типов, обрабатывая случаи, когда определённые поля могут отсутствовать.

6. Эффективность и производительность

• Минималистичный синтаксис JSON обеспечивает компактное и эффективное представление данных, что идеально подходит для сред с ограниченной пропускной способностью.
• В реализациях, таких как Baseten, предварительно вычисленные маски токенов для схем минимизируют задержку последующих вызовов, дополнительно улучшая производительность.

7. Интероперабельность и расширяемость

• JSON совместим с широким спектром языков программирования, фреймворков и инструментов, обеспечивая бесшовную интеграцию между различными системами и платформами.
• Его гибкая структура позволяет разработчикам расширять или изменять форматы данных без нарушения существующих рабочих процессов или совместимости.

8. Интеграция с API и базами данных

• JSON является форматом данных по умолчанию для многих современных API, обеспечивая согласованное и предсказуемое взаимодействие между клиентами и серверами.
• Он также нативно поддерживается многими базами данных (например, MongoDB, PostgreSQL), что делает его эффективным для хранения и извлечения структурированных данных.

9. Человекочитаемый формат

Простая и интуитивно понятная структура JSON облегчает чтение и понимание разработчиками и нетехническими заинтересованными сторонами, упрощая отладку и совместную работу.

Сочетая предсказуемость, эффективность, удобство использования и гибкость, JSON стал краеугольным камнем современной разработки приложений. Его способность обеспечивать структурированный вывод, гарантировать надёжный обмен данными и бесшовно интегрироваться с инструментами, API и базами данных делает его бесценным форматом для разработчиков и организаций.

Применение формата JSON

Использование JSON для структурированных выходных данных универсально и продолжает расти в различных областях:

1. Веб-скрапинг

• Извлечение определённых элементов, таких как заголовки, абзацы, ссылки и изображения с веб-страниц, и представление их в структурированном формате JSON.

2. Извлечение данных из текста

• Преобразование неструктурированного текста в структурированные объекты JSON для таких задач, как информационный поиск, анализ данных или организация контента.

3. Создание чат-ботов и разговорных агентов

• Обеспечение соответствия ответов чат-бота предопределённой структуре JSON, особенно при интеграции с внутренними системами или API.

Novita AI запустила описания возможностей для каждой LLM, которые можно просматривать напрямую в консоли и документации.

Выберите свою модель

Ограничения формата JSON

Несмотря на свои преимущества, использование JSON для структурированных выходных данных имеет определённые ограничения:

1. Частичная поддержка JSON Schema

• Некоторые API LLM, например OpenAI’s ChatCompletions API, поддерживают лишь подмножество полной спецификации JSON Schema. Такие функции, как minimum и maximum для чисел или minItems и maxItems для массивов, могут не поддерживаться, ограничивая ограничения, которые можно наложить.

2. Ограничения форматирования

• Определённые спецификации форматирования, например форматы datetime в схемах Pydantic, могут не обрабатываться напрямую API, требуя дополнительных шагов пост-валидации.

3. Возможность галлюцинаций

• Хотя JSON обеспечивает структуру вывода, содержимое в структурированных полях всё ещё может быть галлюцинировано. Например, идентификаторы продуктов могут быть отформатированы корректно как строки, но сами идентификаторы могут быть недействительными или бессмысленными.

4. Лимиты токенов вывода

• Вывод JSON ограничен лимитами токенов LLM (например, модели OpenAI с ограничением в 16 384 токена). Если структурированный вывод превышает лимит, он может быть обрезан, что приведёт к невалидному JSON.

5. Ограничения сложности схемы

• Глубоко вложенные схемы с множеством свойств объектов могут вызывать ошибки API. Рекомендуется делать схемы относительно плоскими и простыми для лучшей производительности и избежания ошибок.

6. Ограниченные возможности динамических схем

• Высокодинамичные или произвольные схемы, такие как списки пар ключ-значение, где ключи не предопределены, сложно реализовать со структурированным выводом. В таких случаях может быть более эффективным использование стандартного режима JSON с инструкциями в системном промпте.

7. Накладные расходы на задержку

• Обработка структурированных схем может вызывать задержку для первоначальных запросов, так как схему необходимо обработать и, возможно, закэшировать.

8. Отсутствие нативных комментариев

• JSON не поддерживает комментарии внутри данных, что может затруднить понимание сложных структур без внешней документации.

JSON является краеугольным камнем в современной разработке приложений с LLM, предлагая надёжный, широко принятый формат для структурированных выходных данных. Принудительно применяя предопределённые схемы, он обеспечивает согласованность, облегчает извлечение данных и упрощает интеграцию между системами. Несмотря на такие ограничения, как частичная поддержка JSON Schema и возможные галлюцинации контента, его предсказуемость, простота использования и совместимость делают его незаменимым для создания интеллектуальных интегрированных приложений. Чёткое понимание его сильных сторон и ограничений необходимо для оптимизации решений на основе LLM.

Часто задаваемые вопросы

Гарантирует ли структурированный вывод в JSON отсутствие ошибок?

Хотя структурированный вывод гарантирует, что ответ будет валидным JSON-объектом, соответствующим схеме, он не гарантирует точность или достоверность содержимого внутри этой структуры. Галлюцинации всё ещё могут происходить.

Замедляет ли использование структурированного вывода в JSON ответ LLM?

Возможна небольшая начальная задержка при обработке схемы. Однако в некоторых реализациях эта задержка минимизируется после первых нескольких запросов благодаря кэшированию и другим оптимизациям.

В чём разница между режимом JSON и режимом JSON Schema?

В режиме JSON вы указываете LLM вернуть валидный JSON-объект без указания подробной схемы. В режиме JSON Schema вы предоставляете конкретную JSON-схему, и LLM вынуждена придерживаться этой структуры в своём выводе.

Novita AI — это универсальная облачная платформа, которая расширяет ваши AI-амбиции. Интегрированные API, бессерверные вычисления, GPU-инстансы — экономичные инструменты, которые вам нужны. Устраните инфраструктуру, начните бесплатно и воплотите своё AI-видение в реальность.

Рекомендуемое чтение

• Почему требования LLaMA 3.3 70B к VRAM являются проблемой для домашних серверов?
• Qwen 2.5 72b против Llama 3.3 70b: Какая модель подходит вашим задачам?
• Qwen 2.5 против Llama 3.2 90B: Сравнительный анализ способностей к программированию и рассуждению по изображениям