Economize Tempo e Esforço ao Construir Aplicativos LLM Usando Geração Guiada

Domando LLMs com Geração Guiada Os Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) são poderosos, mas imprevisíveis. Fazer com que eles produzam dados estruturados pode ser desafiador. Embora o ajuste fino seja intensivo em recursos, a geração guiada oferece um terreno intermediário. Essa técnica usa restrições para direcionar a saída do LLM sem retreinar. Este artigo explora a biblioteca de Orientação da Microsoft e demonstra suas aplicações em: - Classificação de Texto: Categorizar texto em grupos pré-definidos (por exemplo, positivo, negativo, neutro). - Sugerimento Avançado: Implementando técnicas como Chain-of-Thought (CoT) para raciocínio aprimorado. - Extração de Entidades: Extrair informações específicas (datas, endereços) em formato estruturado. - Uso de Ferramentas: Integrar LLMs com ferramentas externas para tarefas como cálculo de datas ou manipulação de strings. Vantagens - Impõe o formato de saída desejado, eliminando o processamento posterior. - Melhora a precisão e a previsibilidade. - Pode ser mais rápido que a geração não constrangida em alguns casos. Desvantagens - Potencialmente mais lento em alguns casos. - Pode aumentar as alucinações ao forçar saídas não naturais. Conclusão A geração guiada, especialmente com ferramentas como a Guidance, oferece uma maneira poderosa de melhorar a usabilidade dos LLMs. Ela melhora a previsibilidade, simplifica a integração com outras ferramentas e reduz os esforços de processamento posterior. Para código e demonstração ao vivo, visite: Código: https://github.com/CVxTz/constrained_llm_generation Demonstração: https://guidance-app-kpbc8.ondigitalocean.app/