В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта и языковых моделей повышение эффективности и надежности при работе с ними становится приоритетной задачей для разработчиков и исследователей. BAML, или Basically a Made-up Language, предлагает уникальный и простой подход к созданию сложных AI-агентов и рабочих процессов с помощью специального языка для описания запросов (prompts). Этот язык позволяет переводить традиционный prompt-инжиниринг в удобную, надежную и типобезопасную структуру, которая решает многие проблемы, с которыми сталкиваются современные специалисты по работе с ИИ. Суть BAML заключается в том, что каждое обращение к языковой модели представляет собой не обычный текстовый запрос, а функцию с четко определенными входными и выходными параметрами. Такой подход позволяет не только повысить надежность результата, но и интегрировать ИИ в привычные программные среды на Python, TypeScript, Ruby, Go и других языках, не ограничиваясь написанием всего приложения на BAML.
Основной строительный блок BAML — это функция, описывающая взаимодействие с моделью. В ней задаются параметры, используемые модели, а также сама структура запроса. Такой способ предоставляет ясность и показательную типобезопасность, что значительно облегчает отладку и тестирование. Например, в BAML можно описать агента, умеющего вести диалог, задавая ему тональность ответа и передавая массив сообщений с ролью и содержимым. Одним из преимуществ BAML является поддержка множества языков и моделей вне зависимости от их особенностей, включая OpenAI, Anthropic, Gemini, Vertex, Bedrock и Azure OpenAI.
При этом язык позволяет работать даже с теми моделями, которые не поддерживают встроенные API для вызова внешних функций. Благодаря алгоритму SAP (schema-aligned parsing) BAML исправляет и адаптирует выходные данные, обеспечивая высокую точность и структурированность ответов. Для разработчиков важным аспектом становится возможность использования BAML в интеграции с уже существующими системами. С помощью автоматически сгенерированных клиентских библиотек можно вызывать BAML-функции из Python, TypeScript и других языков, что сокращает время на написание и тестирование кода. Кроме того, поддержка потоковой передачи данных позволяет создавать интерактивные и отзывчивые пользовательские интерфейсы, особенно актуальные при работе с длинными ответами моделей.
Платформа также предлагает нативные инструменты разработки, начиная с плагина для VSCode, который упрощает визуализацию запросов и результатов, а также дает возможность быстро тестировать и изменять prompt’ы в интерактивном режиме. Это важно для повышения итеративной скорости разработки — сокращает время ожидания между идеей и её проверкой, что повышает общую продуктивность специалисты по ИИ. Важно отметить, что BAML не требует обязательного изучения всего нового языка программирования для работы — достаточно описывать структуру запросов, оставляя основную логику приложения на уже привычных языках. Такой подход снижает порог вхождения и позволяет сосредоточиться на самой главной задаче — построении качественного взаимодействия с моделями. Безопасность и приватность также играют важную роль в экосистеме BAML.
Поскольку система не требует постоянного подключения к внешним сервисам или хранению данных вне локального окружения, пользователи могут полностью контролировать свои данные и гарантировать, что информация не используется для тренировки публичных моделей. Архитектура BAML построена на высокопроизводительном Rust, что обеспечивает быструю компиляцию и минимальные задержки при исполнении. Такое решение позволяет внедрять BAML практически в любые приложения, не теряя скорость и надежность. Опыт компаний, применяющих BAML, показывает, что оформление запросов как функций повышает качество и предсказуемость результатов. Многоуровневая система типа входных и выходных данных помогает интегрировать ИИ в сложные системы с цепочками вызовов и логикой ветвления, что традиционным методам работы с промптами недоступно.
Одной из ключевых целей BAML является создание поддерживаемой и масштабируемой среды для работы с языковыми моделями. Преодоление «soup of strings» — обычной практики конструирования промптов с большим количеством текстовых шаблонов — делает весь процесс более прозрачным, легким для сопровождения и обновления. Благодаря открытой лицензии и полностью публичному исходному коду, а также активному сообществу, BAML быстро развивается и адаптируется под нужды пользователей. Регулярные обновления предоставляют возможность работать с новейшими моделями и технологиями, расширяют функционал и повышают удобство использования. В конечном итоге, BAML стремится упростить и стандартизировать процесс prompt-инжиниринга, обеспечивая при этом безопасность, гибкость и масштабируемость.
