Parsing og validering af output
Implementer robuste mekanismer til parsing og validering for at sikre, at LLM-output har det ønskede format og opfylder de angivne kvalitetsstandarder.
Parsing og validering af output er en gratis Promptdesign og optimering af LLM'er for udviklere-lektion på CoddyKit. Dette er lektion 3 af 4. Du kan læse hele lektionen gratis nedenfor — og derefter øve dig praktisk i browseren med en indbygget kodeeditor og en AI-vejleder, der er tilgængelig døgnet rundt. Den er en del af læringsforløbet i Promptdesign og optimering af LLM'er for udviklere, og dine fremskridt synkroniseres på tværs af nettet og CoddyKit-appen. Promptdesign og optimering af LLM'er for udviklere-kurset indeholder 4 lektioner i alt.
Hvorfor skal LLM-output fortolkes?
Large Language Models (LLM'er) er effektive, men deres rå tekstoutput kan være uforudsigeligt. I applikationer har vi ofte brug for strukturerede, pålidelige data.
Fortolkning af output er processen med at konvertere en LLM's frie tekstsvar til et struktureret format, som din applikation let kan bruge, f.eks. JSON eller en bestemt datatype.
Behovet for validering
Selv efter fortolkning er de udtrukne data måske ikke gyldige. En LLM kan finde på et tal, angive en forkert type eller mangle et påkrævet felt.
Validering af output sikrer, at de fortolkede data overholder foruddefinerede regler, datatyper, intervaller eller tilpasset forretningslogik, så fejl senere i applikationen forhindres.
Udfordringer ved råt LLM-output
LLM'er kan nogle gange medtage samtalefyld, ekstra forklaringer eller afvige en smule fra det ønskede format. Forestil dig, at en LLM bliver bedt om at returnere en brugers ID og navn:
"Here is the user: ID:123, Name:Alice.""User info -> {id: 456, name: Bob}""ID is 789, Name is Charlie. Hope this helps!"
Hver af dem kræver en forskellig tilgang til at udtrække dataene.
Grundlæggende strengmanipulation
Til meget enkle og stærkt begrænsede output kan grundlæggende strengmetoder fungere. Det er velegnet, når du har stor kontrol over prompten og forventer minimale afvigelser.
Almindelige metoder omfatter trim(), substring(), indexOf() og split() til at isolere og udtrække dele af strengen.
Eksempel på strengmanipulation
Her kan du se, hvordan du udtrækker data fra en simpel streng med "ID:123,Name:Alice" ved hjælp af grundlæggende Java-strengmetoder:
public class Main {
public static void main(String[] args) {
String llmOutput = "ID:123,Name:Alice";
String[] parts = llmOutput.split(",");
String idStr = parts[0].replace("ID:", "").trim();
String nameStr = parts[1].replace("Name:", "").trim();
System.out.println("ID: " + idStr);
System.out.println("Name: " + nameStr);
}
}Regulære udtryk (Regex)
Når outputmønstrene er mere komplekse, eller når du skal matche bestemte formater med variationer, er regulære udtryk (Regex) utroligt effektive. De definerer søgemønstre for strenge.
Regex kan udtrække data, selv hvis der er ekstra tekst, uensartede mellemrum eller en anden rækkefølge af elementerne.
Eksempel på fortolkning med Regex
Lad os bruge regex til at udtrække et tal fra en streng, der kan have forskellige præfikser eller suffikser. Dette Java-eksempel bruger java.util.regex.Pattern og Matcher.
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
String llmOutput = "The magic number is 42! Please use it.";
Pattern pattern = Pattern.compile("\\d+"); // Matches one or more digits
Matcher matcher = pattern.matcher(llmOutput);
if (matcher.find()) {
System.out.println("Found number: " + matcher.group());
} else {
System.out.println("No number found.");
}
}
}Fortolkning af JSON-output
Til strukturerede data er JSON (JavaScript Object Notation) det foretrukne format. LLM'er kan instrueres til at generere JSON direkte. Du skal bruge et JSON-bibliotek til at analysere strengen og konvertere den til et objekt.
Det giver dig mulighed for at tilgå felter efter navn (f.eks. data.get("id")) i stedet for at være afhængig af strengens placeringer.
Analyse af JSON i Java
Et bibliotek som org.json (eller Jackson/Gson til mere komplekse tilfælde) gør det lettere at analysere JSON. Sådan analyserer du en simpel JSON-streng:
import org.json.JSONObject;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
String jsonString = "{"id":123, "name":"Alice"}";
try {
JSONObject json = new JSONObject(jsonString);
int id = json.getInt("id");
String name = json.getString("name");
System.out.println("User ID: " + id);
System.out.println("User Name: " + name);
} catch (Exception e) {
System.err.println("Error parsing JSON: " + e.getMessage());
}
}
}Implementering af datavalidering
Efter analysen skal du validere dataene. Det indebærer kontrol af datatyper, intervaller og forretningsregler. For JSON kan du f.eks. kontrollere, om obligatoriske felter findes, om tal ligger inden for de forventede grænser, eller om strenge matcher bestemte mønstre.
Eksempler på kontroller: age > 0, email.contains("@"), list.size() > 0.
Hurtigt tjek: Håndtering af output
Når du arbejder med output fra LLM'er, hvilke effektive strategier kan du bruge for at sikre, at dataene kan bruges og er korrekte i din applikation?
Opsamling og næste trin
I denne lektion lærte du, at robust integration af LLM'er kræver mere end blot instruktioner. Du skal implementere grundig outputanalyse for at udtrække data fra rå tekst og outputvalidering for at sikre, at dataene opfylder din applikations krav.
- Grundlæggende strengmetoder til simple tilfælde.
- Regulære udtryk til mønstergenkendelse.
- Biblioteker til JSON-analyse til strukturerede data.
- Valideringslogik til kontrol af datatyper, intervaller og regler.
Når du behersker disse teknikker, forbedrer du i høj grad pålideligheden og stabiliteten af dine LLM-baserede applikationer. Gå derefter videre til avancerede teknikker som Retrieval Augmented Generation (RAG) for at forankre LLM-svar i ekstern viden!
Lær Promptdesign og optimering af LLM'er for udviklere med en AI-underviser — gratis
Skriv og kør rigtig kode i din browser, få øjeblikkelig hjælp fra en AI-underviser døgnet rundt, og fortsæt, hvor du slap, på web eller i appen.
- Kurser
- 12
- Lektioner
- 48
Ofte stillede spørgsmål
Er lektionen “Parsing og validering af output” gratis?
Ja — hele teksten til “Parsing og validering af output” kan læses gratis her på nettet. Hvis du vil øve dig interaktivt med en indbygget kodeeditor og en AI-vejleder døgnet rundt og få adgang til resten af Promptdesign og optimering af LLM'er for udviklere-kurset, skal du opgradere til CoddyKit PRO. Promptdesign og optimering af LLM'er for udviklere-kurset indeholder 4 lektioner i alt.
Hvad lærer jeg i “Parsing og validering af output”?
Implementer robuste mekanismer til parsing og validering for at sikre, at LLM-output har det ønskede format og opfylder de angivne kvalitetsstandarder. Du øver dig i Promptdesign og optimering af LLM'er for udviklere med praktisk kode, som du kører direkte i browseren, og en AI-vejleder døgnet rundt besvarer dine spørgsmål, mens du arbejder dig gennem lektionen.
Skal jeg have erfaring for at begynde på Promptdesign og optimering af LLM'er for udviklere?
Der kræves ingen tidligere erfaring. Promptdesign og optimering af LLM'er for udviklere på CoddyKit er tilrettelagt for både begyndere og øvede, så du kan starte her eller fra begyndelsen og lære i dit eget tempo. Dette er lektion 3 af 4.
Hvor lang tid tager lektionen “Parsing og validering af output”?
De fleste CoddyKit-lektioner tager cirka 5–10 minutter. Hver lektion er kort og interaktiv, så du gør løbende fremskridt og kan fortsætte, hvor du slap – på både web og app.
Kan jeg skrive og køre kode i denne Promptdesign og optimering af LLM'er for udviklere-lektion?
Ja. Alle Promptdesign og optimering af LLM'er for udviklere-lektioner har en indbygget kodeeditor, så du kan skrive og køre rigtig kode direkte i din browser og få øjeblikkelig feedback fra AI – uden lokal opsætning.
Alle lektioner i dette kursus
- Tokeneffektivitet og konteksthåndtering
- Teknikker til reduktion af latenstid
- Parsing og validering af output
- Caching og batching til lavere LLM-omkostninger