大規模言語モデル(LLM)はテキスト生成が得意ですが、構造化されたJSON形式の出力を得るには上手なプロンプトやLLMの理解を期待する必要があります。
しかし、JSONモードを備えたLLMフレームワークやサービスが増え、スキーマを明確に定義して出力を得ることが可能になっています。この記事では、複雑なJSONスキーマ例を使って、LLMフレームワークやAPIをリードし、特定の構造データを生成する方法を説明します。
既にあるガイダンス生成法の活用に次いで、より広く採用されているJSONモードに注目します。このモードは、クラウドベースのLLMプロバイダにもアクセスしやすいというメリットがあります。
例えば、Llama.cppは比較的取り組みやすいですが、Gemini APIでは追加のステップが必要となります。その解決法を共有し、効果的なJSONモードの活用をサポートします。
LLMを使って構造化データを直接取得することは、実用的なアプリケーションにおいて非常に便利です。幾つかのフレームワークでは簡単に実装可能ですが、Gemini APIのようなクラウドサービスでは予期せぬ課題があるかもしれません。
この記事を通じて、JSONモードの動作と、まだ部分的にしかサポートされていないGeminiのAPIを使った場合でも、いかに活用できるかをより実践的に理解できるでしょう。
出典 : How to Get JSON Output from LLMs: A Practical Guide https://towardsdatascience.com/how-to-get-json-output-from-llms-a-practical-guide-838234ba3bab