使用指引生成时在构建 LLM 应用程序中节省时间和精力

驯服大型语言模型(LLM)：指导生成 大型语言模型(LLM)非常强大，但也非常不可预测。让它们输出结构化数据可能会很具挑战性。虽然微调资源密集，但指导生成提供了一种中间解决方案。这种技术使用约束来引导 LLM 的输出，而不需要重新训练。 本文探讨了 Microsoft 的 Guidance 库，并展示了它在以下应用中的应用： - 文本分类：将文本分类到预定义的组中（例如，积极、消极、中立）。 - 高级提示：实施链式思维（CoT）等技术以提高推理能力。 - 实体提取：以结构化格式提取特定的信息（日期、地址）。 - 工具使用：将 LLM 与外部工具集成，以执行任务，如日期计算或字符串操作。 优点 - 强制执行所需的输出格式，消除后处理。 - 提高准确性和可预测性。 - 在某些情况下可能比无约束生成更快。 缺点 - 在某些情况下可能会变慢。 - 可能会通过强制不自然的输出来增加幻觉。 结论 指导生成，特别是使用 Guidance 等工具，提供了一种强大的方法来提高 LLM 的可用性。它提高了可预测性，简化了与其他工具的集成，并减少了后处理努力。 要查看代码和实时演示，请访问： 代码：https://github.com/CVxTz/constrained_llm_generation 演示：https://guidance-app-kpbc8.ondigitalocean.app/