NLP Academy · レッスン

構造化出力とガードレール

整った JSON を取得し、エラーを減らす

レッスン 4/413 ステップ

「構造化出力とガードレール」はCoddyKit上の無料NLP Academyレッスンです。 これはレッスン4/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはNLP Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 NLP Academyコースには全4レッスンが含まれています。

自由形式のテキストは扱いにくい

人間にとって読みやすい会話調の段落は、コードで扱うには困りものです。アプリを作るなら、確実に解析できる構造化された出力が必要です。🧱

JSONを要求する

最も簡単な方法は、回答に必要なフィールド名を正確に指定し、モデルにJSON形式で返すよう求めることです。

prompt = "Return JSON with keys sentiment and score for: I loved it!"

構造を定義する

スキーマを正確に定義してください。すべてのキー、その型、許可される値を列挙します。曖昧さがあると、後で解析に失敗します。

JSONモード

多くのAPIにはJSONモードがあり、有効なJSONを強制できます。そのため、モデルが回答を会話調の文章で囲むことはありません。

response_format={"type": "json_object"}

安全に解析する

解析は必ずtry/exceptで囲んでください。優れたモデルでも時折誤るため、その場合にコードが適切に失敗するようにします。

import json
data = json.loads(text)

結果を検証する

解析だけでは不十分です。後続の処理でデータを信頼する前に、必須キーが存在し、値が範囲内にあることを検証してください。

Pydanticでスキーマを定義する

Pydanticモデルではフィールドを一度定義するだけで、解析済みの出力を自動的に検証できます。不正なデータの場合は、明確なエラーが発生します。

from pydantic import BaseModel
class Result(BaseModel):
    sentiment: str
    score: float

ガードレールとは何か

ガードレールとは、モデルが適切に動作し続けるためのチェックです。検証、再試行、出力内容への制限などが含まれます。

不正な出力を再試行する

検証に失敗した場合は、エラーをモデルに返し、出力を修正するよう求めます。1回の再試行で、ほとんどの小さなミスは解決できます。

選択肢を制限する

カテゴリ分類のタスクでは、モデルに許可されたラベルを正確に伝えてください。選択肢を限定したリストにすると、新しいカテゴリを勝手に作るのを防げます。

幻覚を防ぐ

推測するのではなく、わからない場合はそう伝えるようモデルに指示してください。明確なフォールバックを用意するほうが、自信満々の誤答よりも優れています。

クイックチェック

LLMのJSON出力を解析した直後に、何をすべきでしょうか?

まとめ

JSONを要求し、スキーマを定義し、安全に解析してから検証します。再試行やラベルの限定リストなどのガードレールを追加して、信頼性を保ちましょう。✅

無料で開始

AI チューターと学ぶ Python — 無料

ブラウザでリアルコードを書いて実行し、24/7 の AI チューターから瞬時にサポートを受け、ウェブまたはアプリで続きから学習できます。

コース
30
レッスン
120

よくある質問

「構造化出力とガードレール」レッスンは無料ですか?

はい。「構造化出力とガードレール」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し(組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター)、NLP Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 NLP Academyコースには全4レッスンが含まれています。

「構造化出力とガードレール」で何を学びますか?

整った JSON を取得し、エラーを減らす ブラウザで直接実行するハンズオンコードでNLP Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

NLP Academyを始めるのに経験は必要ですか?

事前経験は必要ありません。CoddyKitのNLP Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン4/4です。

「構造化出力とガードレール」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか?

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5~10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このNLP Academyレッスンでコードを書いて実行できますか?

はい。すべてのNLP Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

このコースのすべてのレッスン

  1. モデルを大規模にする要素
  2. Python から LLM を呼び出す
  3. Zero-Shot と Few-Shot プロンプティング
  4. 構造化出力とガードレール
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