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LLM Structured Outputs : Pydantic+Instructor
Face aux défis de fiabilité des sorties structurées des petits modèles de langage, Pydantic et Instructor offrent une solution robuste. Pydantic agit comme un validateur de données, vérifiant la conformité des réponses au schéma attendu. Instructor "patche" le client LLM, l'enveloppant dans une boucle qui relance automatiquement une demande si le schéma reçu n'est pas conforme. Cette approche permet d'atteindre une fiabilité proche de 100% dans la génération de sorties structurées, même avec des modèles plus petits et face à des tentatives d'injection de prompt
September 3, 2024
LLM
Gen-AI
