·著者： AI Resource Hub Team
LLMから構造化出力を取得：JSON、テーブル、そしてそれ以上
関数呼び出しと制約デコードを使用してLLMからJSON、テーブル、型付きデータを確実に抽出するテクニック。
問題
LLMはテキスト生成に優れるが、アプリケーションは構造化データを必要とすることが多い。
アプローチ1：プロンプトエンジニアリング
アプローチ2：関数呼び出し
アプローチ3：制約デコード
アプローチ4：Instructorライブラリ
ベストプラクティス
- 常にスキーマに対して出力を検証。
- 限定オプションには列挙型を使用。
- スキーマはシンプルに保つ。
開発JSON