Структурированный вывод с LangChain и Llamafile: как создавать и обрабатывать сложные данные с помощью ИИ

Скам и безопасность

Искусственный интеллект развивается стремительными темпами, и сегодня одним из актуальных вызовов является не просто генерация текстов, а создание структурированных и понятных данных, которые можно эффективно обрабатывать и интегрировать в различные приложения. В этой связи технологии и инструменты, позволяющие вывести ответы моделей в виде JSON или других структурированных форматов, занимают всё большее место в разработке умных систем. В данной статье мы рассмотрим, как с помощью LangChain и Llamafile можно реализовать структурированный вывод, обеспечивающий качественное взаимодействие с языковыми моделями и лёгкую интеграцию полученных данных в дальнейшие процессы. Для начала необходимо понять, почему структурированный вывод так важен. Если раньше ответы ИИ воспринимались как просто связный текст, то сейчас есть потребность в точных форматах — JSON, YAML или другие схемы, фиксирующие ключевые поля, метаданные, а также дополнительные сведения, которые помогут понять контекст и качество полученного результата.

LangChain, популярная библиотека для построения цепочек обработки запросов и ответов с языковыми моделями, предлагает удобные инструменты для этого. Например, метод with_structured_output, реализованный в популярных моделях как OpenAI, позволяет определить класс с помощью Pydantic, в который модель будет подстраивать свой ответ. Благодаря этому можно получить ответ с разметкой, включающей не только текстовый результат, но и обоснование, уровень уверенности, связанные темы и даже дополнительные вопросы для исследования. Рассмотрим пример типичного класса, унаследованного от BaseModel библиотеки Pydantic. Этот класс включает текстовый ответ на вопрос пользователя и объяснение, обоснование ответа.

Использование такого класса вместе с методом with_structured_output даёт возможность получить ответ строго заданного формата, минимизируя ошибки и двусмысленности в выводе модели. Однако не все локальные решения и модели из коробки поддерживают такой подход. Например, Llamafile, интересный инструмент, который представляет собой исполняемый файл Llama с подключенной библиотекой Cosmopolitan Libc и может работать локально на различных архитектурах, пока не реализует прямой метод с обработкой структурированного вывода как в OpenAI. Тем не менее, работу с Llamafile можно интегрировать с LangChain, применяя сторонние компоненты, такие как JsonOutputParser и PromptTemplate. Суть работы с Llamafile сводится к запуску локального сервера, доступного через браузер на определённом порту, например http://localhost:8080, что удобно для отладки и тестирования.

Для экономии ресурсов можно выбрать компактную модель Llama 3.2 1B, которая подходит для слабых машин без потери качества при решении большинства задач. Далее создаём класс Answer с расширенным набором атрибутов — сам ответ, уверенность в нём, перечень связанных тем и вопросы для дальнейшего изучения. Такой подход позволяет не только получить основное содержание, но и контекстуализировать информацию, а также сформировать идеи для дальнейшего развития темы. Использование JsonOutputParser совместно с этим классом позволяет LangChain интерпретировать выходные данные модели как JSON с заранее определённой структурой.

При формировании запроса для модели с помощью PromptTemplate важно аккуратно внедрить инструкции, генерируемые парсером, чтобы модель знала, в каком формате следует отвечать. Это включает указания о наличии текста ответа, уровне уверенности и прочих данных. В итоге формируется цепочка из нескольких компонентов: шаблон подставляет вопрос и инструкции, LLM создает ответ, а парсер преобразует его в удобную структуру данных. Такой конвейер значительно упрощает работу с результатом и даёт гарантию, что данные будут иметь нужный формат. При использовании цепочки важно предусмотреть обработку ошибок.

Если модель вышлет некорректный JSON или распарсить ответ не удастся, следует вывести «сырое» текстовое содержимое, не прерывая общую логику приложения. Такой подход улучшит надёжность и позволит понять, где именно возникла проблема. Вывод структурированного ответа способствует не только более удобному восприятию, но и ускоряет процессы программной обработки, автоматизации принятия решений, а также даёт широкие возможности для аналитики и визуализации. LangChain вместе с Llamafile прекрасно сочетаются в локальных установках, позволяя держать процессы генерации и парсинга данных под строгим контролем без необходимости отправлять запросы во внешние сервисы. Это особенно важно для задач с высокими требованиями к безопасности и приватности.