大規模言語モデル（LLM）はデータ分析や情報の分類に革命をもたらす強力なツールですが、予測が難しく結果のフォーマットが不安定なこともしばしばあります。
Microsoftの「Guidance」ライブラリーは、モデルの出力を所望の形式に制約することで、再学習の必要なく出力の方向性を誘導します。
このテクニックを用いることで、予測性と効率性を大幅に向上させることができます。
テキスト分類や、段階的な説明を要求する高度な質問に役立ち、情報抽出やツールの使用など、実用的な応用例が豊富にあります。
このようなガイド付き生成は、LLMとの対話をより信頼性の高いものとし、期待に沿った結果を出すために効果的です。
出典 : Save Time and Effort When Building LLM Apps Using Guided Generation https://towardsdatascience.com/save-time-and-effort-when-building-llm-apps-using-guided-generation-05f7237a3512