دا د اوسني لړ په برخه کې د 4 برخه ده. د 1، 2، 3 برخه وګورئ. دا د اوسني سیریز د چارټ برخه ده. وګورئ برخو , , and . 1 2 3 1 1 2 2 3 3 AI Principle IV: Use Structured Prompt Outputs د AI اصول IV: د جوړ شوي پروپټ پایلو کارولو يو وخت دی، د اوږد، اوږد وخت مخکې، کله چې د LLM APIs یوازې راټول شوي دي او هیڅکله هم نه پوهیږئ چې څنګه د دوی سره په مناسبه توګه اړیکه ونیسئ. د اصلي ستونزوونو څخه یو واحد د پوښتنې ځواب څخه ډیری پایلو اخلي. کله چې د LLM د JSON تصدیق نه کوي (او دوی ډیری وختونه ناکام شوي)، تاسو هڅه وکړئ چې د LLM سره د خپل غوره غوښتنلیک انجنيرۍ کلمې کارولو سره همکارۍ وکړي. دا د قدیم وختونه دي. په دې وخت کې، موږ په کڅوړې کې سفر کړ او د شمع رڼا له لارې پریکړه کړ، لکه څنګه چې بریښنا اوس هم اختراع نه وه. د ډبګګګګ کولو پریکړه معنی لري چې اوږد راتونو په پارچه رنګونو کې سپارښتنه وکړه، په امید کې چې د موډل به د haiku په ځای کې یو لیست ته ورسیږي. او که دا ناکام وي، تاسو د عمیق سوځ ته نه لري، خپل quill په ټانک کې ډک کړئ، او بیا بیا هڅه وکړئ. ښه، زه دې وروستۍ برخه جوړ کړ. مګر د LLM APIs چې په دوامداره توګه د JSON ځواب راټول نه کیدی شي د واقعې څه دي او د ستونزو ډیری سبب شوي. دا ټول د بدلون سره پیل شو. په نومبر کې 2023 - تاسو کولی شئ اوس د OpenAI API کاروئ ترڅو تاسو ته یو formatted JSON ورکړئ. په 2024 کې، OpenAI هم د سخت جوړ شوی محصولاتو ملاتړ اضافه کوي، کوم چې په بشپړه توګه د JSON واپسی تضمین کوي. ورته API پرمختګونه هم اضافه شوي دي او د غیر تخنیکي چمتو کولو وخت دی، او موږ هیڅکله نه راځي. جوړ شوی محصول د انسان د Google جوړ شوی محصول د انسان د Google Benefits ګټې د نورو فارمونو په پرتله یا د ګمرک شوي فارمټ اختیاري کولو لپاره د JSON جوړولو پروپټ پایلو کارولو لپاره څه غوره دی؟ Reduced Error Rate ډیری پلیټ فارمونه د سافټویر کچه د غلطو فارمیټ شوي محصولاتو څخه د ساتنې لري. د مثال په توګه، د OpenAI API د غیر JSON راځي کله چې کله چې د جوړ شوی محصول په سخت حالت کې راځي. که تاسو د ګمرک شوي فارمټ استعمال کړئ ترڅو ډیری محصول بدلونونه ته ورسیږي، نو تاسو به د دې تفریح څخه ګټور نه وي، او د غلطی کچه به ډیر لوړ وي. د وخت به د پروپټ سره د reengineering او retries اضافه کولو لپاره اخلي وي. Decoupled Prompts and Code د JSON پایلې سره، دا غیر معمولي ده چې یو بل پایلې ځمکه اضافه کړئ، او په دې توګه باید ستاسو د موجودې کوډ له لاسه ورکړئ. دا له بدلونونو څخه د کوډ پروسس منطق بدلونونو ته د پلوهونو اضافه کولو څخه راټول کیږي. د پلوه کولو کولی شي تاسو ته وخت او هڅو خوندي کړي، په ځانګړي ډول په صورت کې چې پلوهونه د Git څخه بهر څخه لوستل کیږي؛ وګورئ . اصول II: په خوندي ډول د LLM لوډ کول (که تاسو واقعا باید) اصول II: په خوندي ډول د LLM لوډ کول (که تاسو واقعا باید) Simplified System آیا یو عملی دلیل شتون لري چې د پایپ پلیټ فارم پرته د جوړ شوي پلیټ فارم ملاتړ کاروي؟ دا به تاسو او د راتلونکي کوډ همکارانو لپاره د JSON په کارولو سره ځوابونه فارمولو لپاره آسانه وي. که تاسو اړتیا نلري د څرخ د دوبلو اختراع نه وکړئ. When NOT to Use Structured Output کله چې نه د جوړ شوی محصول کارول Single Field Output که ستاسو پروګرام په ځواب کې یو واحد فیلډ صادروي، د JSON صادرولو لپاره هیڅ ګټې نه شتون لري. یا دا شتون لري؟ امروزه واحد متغیر ځوابونه کولی شي په کلکه ځوابونو کې وده ورکړي. کله چې ځینې ساعتونه د ځینې ځمکې د صادراتو پریکړه په څو ځمکې د صادراتو پریکړه کې بدل کړئ، زه اوس د JSON کاروئ، حتی کله چې یوازې یو ځمکې ته ورسیږي. دا وروسته وخت خوندي کوي، په داسې حال کې چې د اضافي پیچیدو لږ تر لږه اضافي اضافه کوي. حتی کله چې د پروګرام منطق کولی شي د ډیرو پایلو ته اړتیا نلري، د اضافي فیلډونو اضافه کولو لپاره د فوټ انجینریشن او ډبرګینګ فوټونه شتون لري. د هغه فیلډ اضافه کول چې د ځواب لپاره وضاحت ورکوي (یا په سند کې د سرچینې ته اشاره کوي) اغیزمنه کولی شي د فوټ فعالیت ښه کړي. ( ). دا هم کولای شي د ماډل د فیصلې د وضاحت په توګه لیږد شي. د ځواب له پیل څخه JSON ده له دې امله چې د دې ډول د ځمکې اضافه کول ډیر آسانه ده. 1 1 لکه څنګه چې حتی که ستاسو پروپټ د یو واحد محصول متغیر لري، د JSON فارمټ په توګه د اختیار په توګه فکر وکړئ. Streaming Response د غوښتنلیکونو لپاره چې په هغه غوښتنلیکونو کې چې لټینټ مهم دی، د LLM سټراییم پایپونه معمولا کارول کیږي. دا اجازه ورکوي چې د ځواب برخو ته د بشپړ ځواب ترلاسه کولو مخکې عمل شي. دا نمونې د JSON سره ښه کار نه کوي، نو تاسو باید د ساده، سټراییم دوستانه فارم په بل ډول کار واخلئ. د مثال په توګه، که ستاسو د پروپیلټ د ویډیو ګروپ شخصیت لخوا ترسره شوي عمل او هغه کلمې په اړه فیصلہ کوي چې د ګروپ وايي، تاسو کولی شئ دا په توګه کوډ کړئ "ACTION ÁthaSPEECH_TO_READ" او بیا د ځواب سره د سټراییم API، لکه: دا به تاسو ته ډیر ښه latency ورکړي. د OpenAI Streaming API د OpenAI Streaming API د محصول د مثال: WAVE_AT_HERO|Hello, Adventurer! Welcome to my shop. لکه څنګه چې د عمل ترلاسه کیږي، د شخصیت پیل کوي، او د متن په څیر صادر کیږي. او نور stream-friendly فارمونو هم کولی شي په اغیزمنه توګه کارول شي. JSON کرښه JSON کرښه Conclusion د پایلو د تمدن فایبرونه راټول نه وکړئ - د JSON جوړ شوی پروپټ پایپ استعمال کړئ. نږدې نږدې نږدې شتون لري او دا ستاسو په ژوند کې ډیر آسانه کوي ځکه چې LLMs په عمده توګه د اعتبار وړ JSON ځوابونه راټول کړي. د JSON پایپ کارولو په اړه فکر وکړئ که څه هم د استخراج شوي ډاټا په اوسني ډول یو واحد ساحه دی. د سټراییم پایپونو لپاره، د JSON کرښه یا یو ساده ګمرک فورمټ کارئ. که تاسو د دې پست څخه خوند واخلئ، د نورو لپاره د سیریز ته Subscribe.
