Comment garder les résultats du LLM prévisibles à l'aide de la validation Pydantic

Fatigué des LLM qui cassent votre JSON ou sautent des champs ? Découvrez comment Pydantic peut transformer les sorties désordonnées de l'IA en données propres et prévisibles à chaque fois.

Les grands modèles de langage sont puissants, mais ils sont également imprévisibles.

Ils peuvent générer de longues explications lorsque vous attendez un bref résumé, ignorer des champs dans une sortie JSON ou modifier complètement le format d'une requête à une autre.

Lorsque vous créez une application d’IA qui dépend de réponses structurées, ces petites erreurs peuvent provoquer de gros échecs.

C'est là qu'intervient Pydantic.

Pydantic vous permet de définir des formes de données exactes pour les entrées et les sorties de votre système d'IA. En l'utilisant pour valider les réponses du modèle, vous pouvez détecter les incohérences, en corriger automatiquement certaines et rendre l'ensemble de votre flux de travail LLM beaucoup plus fiable.

Cet article explique comment vous pouvez utiliser Pydantic pour que les sorties de votre modèle de langage restent prévisibles, même lorsque le modèle lui-même ne l'est pas.

Le problème des sorties LLM imprévisibles

Imaginez que vous créez une application d'IA qui génère des résumés des avis sur les produits. Vous demandez au modèle de renvoyer un JSON structuré avec deux champs : résumé et sentiment.

Votre invite ressemble à ceci : « Résumez cet avis et renvoyez un JSON avec les clés « résumé » et « sentiment ». »

La plupart du temps, ça marche. Mais parfois, le modèle ajoute du texte supplémentaire...
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