释放LLM潜力：软件应用的结构化输出之道

虽然ChatGPT和Gemini等大型语言模型（LLM）通过直观的聊天界面彻底改变了人类与AI的互动方式，但它们的用途远不止于日常对话。对于软件应用程序而言，这些强大的模型拥有庞大且不断增长的用户群，而典型的聊天界面产生的自由形式、非结构化文本输出则带来了重大挑战。与人类不同，软件程序需要数据遵循特定格式或模式才能有效处理。这种根本性差异使得我们必须采用技术来强制LLM生成结构化输出，从而释放它们在自动化任务中的潜力。

结构化输出生成涉及引导LLM生成符合预定义格式的数据，最常见的是JSON或正则表达式（RegEx）。例如，JSON模式可以指定预期的键及其关联的数据类型（如字符串、整数），确保LLM提供完美格式化的对象。这种能力对于从大量文本甚至图像（使用多模态LLM）中提取精确信息至关重要，例如从数字收据中提取购买日期、总价和商店名称。为满足这一需求，工程师们开发了几种流行的方法。

一种直接的方法是依赖提供内置结构化输出功能的LLM API提供商。OpenAI和Google Gemini等公司的服务允许开发者定义输出模式，通常使用Pydantic等Python类，并将其直接传递给API端点。这种方法的主要吸引力在于其简单性；提供商处理底层复杂性，让开发者专注于定义数据结构。然而，这种便利性也伴随着显著的缺点。它引入了厂商锁定，将项目限制在特定提供商，并可能排除对更广泛模型生态系统（包括许多强大的开源替代方案）的访问。此外，它使应用程序面临潜在的价格波动，并模糊了其背后的技术机制，从而阻碍了调试和深入理解。

第二种常用策略是采用提示词工程和重复提示技术。这涉及明确指示LLM（通常在系统提示中）遵循特定结构，并常辅以示例来加强。在LLM生成响应后，解析器会尝试根据所需模式验证输出。如果解析成功，则过程完成。然而，仅仅依靠提示词固有的不可靠性意味着LLM可能会偏离指令，添加无关文本、省略字段或使用不正确的数据类型。当解析失败时，系统必须启动错误恢复过程，通常通过向LLM“重复提示”并提供反馈来纠正其输出。虽然解析器可以提供特定错误的详细信息，但重复提示的需求引入了显著的成本因素。LLM的使用通常按令牌计费，这意味着每次重试都会使该次交互的成本翻倍。采用此方法的开发者必须实施保障措施，例如对重试次数设置硬编码限制，以防止意外高额账单。尽管存在这些挑战，但像instructor这样的库已经出现，简化了这种方法，自动化了模式定义、与各种LLM提供商的集成以及自动重试。

最健壮且通常首选的方法是受限解码。与提示词工程不同，该技术保证了有效且符合模式的输出，无需昂贵的重试。它利用计算语言学和对LLM如何逐令牌生成文本的理解。LLM是自回归的，这意味着它们根据所有前面的令牌来预测下一个令牌。LLM的最后一层计算其词汇表中每个可能令牌的概率。受限解码在此阶段进行干预，通过限制每个生成步骤中可用的令牌。

这首先通过使用正则表达式（RegEx）定义所需的输出结构来实现。然后，此RegEx模式被编译成确定性有限自动机（DFA），本质上是一个状态机，可以验证文本序列是否符合该模式。DFA提供了一种精确的机制，可以在任何给定点确定哪些令牌在遵循当前序列的同时符合模式。当LLM计算令牌概率时，DFA不允许的所有令牌的logits（softmax前的值）都会被有效地归零。这迫使模型只能从有效集中进行选择，从而保证生成的输出严格遵循所需的结构。至关重要的是，一旦DFA建立，此过程不会产生额外的计算成本。像Outlines这样的库简化了受限解码的实现，允许开发者使用Pydantic类或直接RegEx定义模式，并与众多LLM提供商无缝集成。

总之，从LLM生成结构化输出是一项关键能力，它将LLM的应用范围远远扩展到以人类为中心的聊天之外。虽然依赖API提供商提供了最初的简单性，并且带有错误恢复的提示词工程提供了灵活性，但受限解码作为最强大且最具成本效益的方法脱颖而出。通过从根本上引导LLM的令牌生成过程，它确保了可靠、符合模式的输出，使其成为将LLM集成到复杂软件系统中的首选方法。