大语言模型可以对数据科学有哪些改变和提升？
如何使用JSONSchema来提高大语言模型（LLMs）生成结构化JSON数据的准确性和可靠性。可以参考这篇文章：https://medium.com/@damodharanj
这篇文章详细介绍了如何使用JSONSchema来实现大型语言模型（LLM）生成结构化的JSON数据。文章首先指出了OpenAI的JSON模式存在的问题，如结构不一致和需要额外的验证。接着讨论了使用函数调用作为生成结构化输出的反模式及其局限性。文章的核心部分介绍了一个使用JSONSchema来确保LLM生成结构化JSON的方法，并通过一个具体的例子展示了如何应用这种方法。最后，文章强调了开源自托管LLM相对于OpenAI的优势，并指出JSONSchema在确保生成准确和确定性JSON输出方面的重要性。
核心要点
- OpenAI的JSON模式问题
OpenAI的JSON模式虽然可以直接生成JSON输出，但准确性不高，常常需要额外的验证。
结构不一致和需要额外的验证是主要问题。
- 函数调用的局限性
函数调用虽然是一种生成结构化数据的方法，但静态函数的限制和增加的令牌使用是其主要局限性。
静态函数难以适应动态变化的数据结构，增加了成本和计算资源。
- JSONSchema在生成结构化数据中的作用
JSONSchema提供了一种框架，可以定义和约束JSON数据的结构，确保输出符合预定义的标准。
通过JSONSchema，可以减少错误并提高生成的准确性，使生成的JSON数据更加一致和可靠。
- 使用JSONSchema约束LLM输出的步骤
定义JSONSchema，明确输出的结构和约束。
解析JSONSchema，创建抽象语法树（AST）。
将AST转换为语法规则，指导LLM生成结构化的JSON。
编译语法规则，确保LLM生成的输出符合JSONSchema。
最终生成符合预定义约束的结构化JSON输出。
- 开源自托管LLM的优势
开源自托管LLM允许预编译JSONSchema，提高生成效率。
支持更复杂的JSONSchema约束，提供了更灵活的集成能力。
与多种框架和库（如Zod、Pydantic）集成，进一步增强JSON生成能力。
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