LLM-Power freisetzen: Strukturierte Ausgaben für Software
Während große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT und Gemini die menschliche Interaktion mit KI durch intuitive Chat-Oberflächen revolutioniert haben, reicht ihr Nutzen weit über zwanglose Gespräche hinaus. Für Softwareanwendungen, die eine große und wachsende Benutzerbasis für diese leistungsstarken Modelle bilden, stellt die freiformatige, unstrukturierte Textausgabe einer typischen Chat-Oberfläche eine erhebliche Herausforderung dar. Im Gegensatz zu Menschen benötigen Softwareprogramme Daten, die bestimmten Formaten oder Schemata entsprechen, um sie effektiv verarbeiten zu können. Dieser grundlegende Unterschied erfordert Techniken, die LLMs zwingen, strukturierte Ausgaben zu generieren, wodurch ihr Potenzial für automatisierte Aufgaben freigesetzt wird.
Die Generierung strukturierter Ausgaben beinhaltet die Führung eines LLM, um Daten zu erzeugen, die einem vordefinierten Format entsprechen, am häufigsten JSON oder reguläre Ausdrücke (RegEx). Beispielsweise könnte ein JSON-Schema erwartete Schlüssel und ihre zugehörigen Datentypen (z.B. String, Integer) spezifizieren, um sicherzustellen, dass das LLM ein perfekt formatiertes Objekt liefert. Diese Fähigkeit ist entscheidend für Anwendungen wie das Extrahieren präziser Informationen aus großen Textmengen oder sogar Bildern (unter Verwendung multimodaler LLMs), wie das Abrufen von Kaufdaten, Gesamtpreisen und Geschäftsnamen von digitalen Belegen. Um diesem Bedarf gerecht zu werden, haben Ingenieure mehrere gängige Ansätze entwickelt.
Eine unkomplizierte Methode besteht darin, sich auf LLM-API-Anbieter zu verlassen, die integrierte Funktionen für strukturierte Ausgaben anbieten. Dienste von Unternehmen wie OpenAI und Googles Gemini ermöglichen es Entwicklern, ein Ausgabeschema, oft unter Verwendung von Python-Klassen wie Pydantic, zu definieren und es direkt an den API-Endpunkt zu übergeben. Der Hauptreiz dieses Ansatzes liegt in seiner Einfachheit; der Anbieter kümmert sich um die zugrunde liegenden Komplexitäten, sodass Entwickler sich auf die Definition ihrer Datenstruktur konzentrieren können. Diese Bequemlichkeit bringt jedoch erhebliche Nachteile mit sich. Sie führt zu einer Anbieterbindung, die Projekte auf bestimmte Anbieter beschränkt und möglicherweise den Zugang zu einem breiteren Ökosystem von Modellen, einschließlich vieler leistungsstarker Open-Source-Alternativen, ausschließt. Darüber hinaus setzt sie Anwendungen potenziellen Preisschwankungen aus und verschleiert die technischen Mechanismen, was die Fehlersuche und ein tieferes Verständnis behindert.
Eine zweite gängige Strategie verwendet Prompting- und Reprompting-Techniken. Dies beinhaltet die explizite Anweisung an das LLM, typischerweise innerhalb des System-Prompts, sich an eine bestimmte Struktur zu halten, oft verstärkt durch Beispiele. Nachdem das LLM seine Antwort generiert hat, versucht ein Parser, die Ausgabe anhand des gewünschten Schemas zu validieren. Wenn das Parsen erfolgreich ist, ist der Prozess abgeschlossen. Die inhärente Unzuverlässigkeit des alleinigen Promptings bedeutet jedoch, dass LLMs von Anweisungen abweichen können, indem sie überflüssigen Text hinzufügen, Felder weglassen oder falsche Datentypen verwenden. Wenn das Parsen fehlschlägt, muss das System einen Fehlerbehebungsprozess einleiten, oft durch „Reprompting“ des LLM mit Feedback, um seine Ausgabe zu korrigieren. Während Parser detaillierte Einblicke in spezifische Fehler geben können, führt die Notwendigkeit des Repromptings zu einem erheblichen Kostenfaktor. Die LLM-Nutzung wird typischerweise pro Token abgerechnet, was bedeutet, dass jeder Wiederholungsversuch die Kosten für diese Interaktion effektiv verdoppelt. Entwickler, die diese Methode anwenden, müssen Schutzmaßnahmen implementieren, wie z.B. hartcodierte Grenzen für Wiederholungsversuche, um unerwartet hohe Rechnungen zu vermeiden. Trotz dieser Herausforderungen sind Bibliotheken wie instructor entstanden, um diesen Ansatz zu vereinfachen, indem sie die Schemadefinition, die Integration mit verschiedenen LLM-Anbietern und automatische Wiederholungsversuche automatisieren.
Die robusteste und oft bevorzugte Methode ist die eingeschränkte Dekodierung (constrained decoding). Im Gegensatz zum Prompting garantiert diese Technik eine gültige, schema-konforme Ausgabe ohne die Notwendigkeit kostspieliger Wiederholungsversuche. Sie nutzt die Computerlinguistik und ein Verständnis dafür, wie LLMs Text Token für Token generieren. LLMs sind autoregressiv, was bedeutet, dass sie das nächste Token basierend auf allen vorhergehenden vorhersagen. Die letzte Schicht eines LLM berechnet Wahrscheinlichkeiten für jedes mögliche Token in seinem Vokabular. Die eingeschränkte Dekodierung greift in diesem Stadium ein, indem sie die verfügbaren Tokens in jedem Generierungsschritt begrenzt.
Dies wird erreicht, indem zunächst die gewünschte Ausgabestruktur mithilfe eines regulären Ausdrucks (RegEx) definiert wird. Dieses RegEx-Muster wird dann in einen Deterministic Finite Automaton (DFA) kompiliert, im Wesentlichen einen Zustandsautomaten, der validieren kann, ob eine Textsequenz dem Muster entspricht. Der DFA bietet einen präzisen Mechanismus, um zu jedem gegebenen Zeitpunkt zu bestimmen, welche Tokens gültig sind, um der aktuellen Sequenz zu folgen, während das Schema eingehalten wird. Wenn das LLM Token-Wahrscheinlichkeiten berechnet, werden die Logits (Pre-Softmax-Werte) aller Tokens, die nicht vom DFA zugelassen sind, effektiv auf Null gesetzt. Dies zwingt das Modell, nur aus dem gültigen Satz auszuwählen, wodurch garantiert wird, dass die generierte Ausgabe die erforderliche Struktur strikt befolgt. Entscheidend ist, dass dieser Prozess keine zusätzlichen Rechenkosten verursacht, sobald der DFA etabliert ist. Bibliotheken wie Outlines vereinfachen die Implementierung der eingeschränkten Dekodierung und ermöglichen es Entwicklern, Schemas mithilfe von Pydantic-Klassen oder direkten RegEx zu definieren und sich nahtlos in zahlreiche LLM-Anbieter zu integrieren.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Generierung strukturierter Ausgaben von LLMs eine zentrale Fähigkeit ist, die ihre Anwendung weit über den menschenzentrierten Chat hinaus erweitert. Während das Vertrauen auf API-Anbieter anfängliche Einfachheit bietet und Prompting mit Fehlerbehebung Flexibilität bietet, erweist sich die eingeschränkte Dekodierung als der leistungsstärkste und kostengünstigste Ansatz. Indem sie den Token-Generierungsprozess des LLM grundlegend steuert, gewährleistet sie zuverlässige, schema-konforme Ausgaben und ist damit die bevorzugte Methode zur Integration von LLMs in hochentwickelte Softwaresysteme.