Libérez la Puissance des LLM : Sorties Structurées pour Logiciels

Alors que les grands modèles linguistiques (LLM) comme ChatGPT et Gemini ont révolutionné l’interaction humaine avec l’IA grâce à des interfaces de chat intuitives, leur utilité s’étend bien au-delà de la conversation occasionnelle. Pour les applications logicielles, qui constituent une base d’utilisateurs vaste et croissante pour ces modèles puissants, la sortie de texte non structurée et en format libre d’une interface de chat typique présente un défi significatif. Contrairement aux humains, les programmes logiciels exigent que les données adhèrent à des formats ou des schémas spécifiques pour les traiter efficacement. Cette différence fondamentale rend nécessaires des techniques qui obligent les LLM à générer des sorties structurées, libérant ainsi leur potentiel pour les tâches automatisées.

La génération de sorties structurées implique de guider un LLM pour qu’il produise des données conformes à un format prédéfini, le plus souvent JSON ou les expressions régulières (RegEx). Par exemple, un schéma JSON pourrait spécifier les clés attendues et leurs types de données associés (par exemple, chaîne, entier), garantissant que le LLM livre un objet parfaitement formaté. Cette capacité est cruciale pour des applications telles que l’extraction d’informations précises à partir de grands corps de texte ou même d’images (en utilisant des LLM multimodaux), comme la récupération des dates d’achat, des prix totaux et des noms de magasins à partir de reçus numériques. Pour répondre à ce besoin, les ingénieurs ont développé plusieurs approches populaires.

Une méthode simple consiste à s’appuyer sur les fournisseurs d’API LLM qui offrent des capacités de sortie structurée intégrées. Les services d’entreprises comme OpenAI et Gemini de Google permettent aux développeurs de définir un schéma de sortie, souvent à l’aide de classes Python comme Pydantic, et de le transmettre directement au point de terminaison de l’API. L’attrait principal de cette approche réside dans sa simplicité ; le fournisseur gère les complexités sous-jacentes, permettant aux développeurs de se concentrer sur la définition de leur structure de données. Cependant, cette commodité s’accompagne d’inconvénients importants. Elle introduit une dépendance vis-à-vis du fournisseur, limitant les projets à des fournisseurs spécifiques et excluant potentiellement l’accès à un écosystème plus large de modèles, y compris de nombreuses alternatives open-source puissantes. De plus, elle expose les applications à des fluctuations de prix potentielles et obscurcit les mécanismes techniques en jeu, entravant le débogage et une compréhension plus approfondie.

Une deuxième stratégie courante emploie les techniques de prompting et de reprompting. Cela implique d’instruire explicitement le LLM, généralement dans le prompt système, à adhérer à une structure spécifique, souvent renforcée par des exemples. Une fois que le LLM a généré sa réponse, un analyseur tente de valider la sortie par rapport au schéma souhaité. Si l’analyse réussit, le processus est terminé. Cependant, l’imprévisibilité inhérente du prompting seul signifie que les LLM peuvent dévier des instructions, ajoutant du texte superflu, omittant des champs ou utilisant des types de données incorrects. Lorsque l’analyse échoue, le système doit initier un processus de récupération d’erreur, souvent en “repromptant” le LLM avec des retours pour corriger sa sortie. Bien que les analyseurs puissent fournir des informations détaillées sur des erreurs spécifiques, la nécessité du reprompting introduit un facteur de coût significatif. L’utilisation des LLM est généralement facturée par token, ce qui signifie que chaque réessai double effectivement le coût de cette interaction. Les développeurs employant cette méthode doivent mettre en œuvre des garde-fous, tels que des limites codées en dur sur les réessais, pour éviter des factures inattendues. Malgré ces défis, des bibliothèques comme instructor ont émergé pour simplifier cette approche, automatisant la définition de schémas, l’intégration avec divers fournisseurs de LLM et les réessais automatiques.

La méthode la plus robuste et souvent préférée est le décodage contraint. Contrairement au prompting, cette technique garantit une sortie valide et conforme au schéma sans avoir besoin de réessais coûteux. Elle tire parti de la linguistique computationnelle et d’une compréhension de la façon dont les LLM génèrent du texte, token par token. Les LLM sont autorégressifs, ce qui signifie qu’ils prédisent le token suivant en se basant sur tous les précédents. La dernière couche d’un LLM calcule les probabilités pour chaque token possible de son vocabulaire. Le décodage contraint intervient à ce stade en limitant les tokens disponibles à chaque étape de génération.

Ceci est réalisé en définissant d’abord la structure de sortie souhaitée à l’aide d’une expression régulière (RegEx). Ce motif RegEx est ensuite compilé en un Automate Fini Déterministe (AFD), essentiellement une machine d’état qui peut valider si une séquence de texte est conforme au motif. L’AFD fournit un mécanisme précis pour déterminer, à tout moment donné, quels tokens sont valides pour suivre la séquence actuelle tout en adhérant au schéma. Lorsque le LLM calcule les probabilités de tokens, les logits (valeurs pré-softmax) de tous les tokens non permis par l’AFD sont effectivement mis à zéro. Cela force le modèle à ne sélectionner que parmi l’ensemble valide, garantissant ainsi que la sortie générée suit strictement la structure requise. De manière cruciale, ce processus n’entraîne aucun coût de calcul supplémentaire une fois l’AFD établi. Des bibliothèques comme Outlines simplifient la mise en œuvre du décodage contraint, permettant aux développeurs de définir des schémas à l’aide de classes Pydantic ou de RegEx directs, et s’intégrant de manière transparente avec de nombreux fournisseurs de LLM.

En conclusion, la génération de sorties structurées à partir des LLM est une capacité essentielle qui étend leur application bien au-delà du chat centré sur l’humain. Alors que le recours aux fournisseurs d’API offre une simplicité initiale et que le prompting avec récupération d’erreurs offre de la flexibilité, le décodage contraint se distingue comme l’approche la plus puissante et la plus rentable. En guidant fondamentalement le processus de génération de tokens du LLM, il assure des sorties fiables et conformes au schéma, ce qui en fait la méthode privilégiée pour intégrer les LLM dans des systèmes logiciels sophistiqués.