LLM JSON Output: guida completa all’implementazione

L’utilizzo di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per generare output strutturati in formato JSON sta diventando sempre più importante nel panorama dell’intelligenza artificiale. Questa tecnica offre numerosi vantaggi per applicazioni pratiche, consentendo di ottenere dati facilmente elaborabili da sistemi informatici. Vediamo come sfruttare al meglio gli LLM per ottenere output JSON di alta qualità.

Il potere degli LLM e del JSON

I Large Language Models sono diventati degli strumenti incredibilmente versatili, capaci di comprendere e generare testo in modo sorprendentemente naturale. Tuttavia, per molte applicazioni pratiche, avere un output strutturato è fondamentale. Ed è qui che entra in gioco il formato JSON.

Il JSON (JavaScript Object Notation) è un formato di dati leggero e facile da leggere sia per gli umani che per le macchine. Combinando la potenza degli LLM con la struttura del JSON, possiamo ottenere il meglio di entrambi i mondi:

• dati ricchi e contestuali generati dagli LLM;
• struttura rigida e facilmente elaborabile del JSON.

Questa combinazione apre la strada a numerose applicazioni innovative, dalla generazione automatica di contenuti strutturati all’estrazione di informazioni da testi non strutturati.

Come definire lo schema JSON per l’output

Per ottenere un output JSON strutturato da un LLM, il primo passo è definire uno schema che descriva la struttura desiderata dei dati. Questo schema funge da “guida” per il modello, aiutandolo a organizzare le informazioni nel formato corretto.

Immagina di voler creare un’applicazione che genera informazioni turistiche su diverse città. Potresti definire uno schema JSON come questo:

{
  "city": {
    "name": "string",
    "country": "string",
    "population": "number",
    "attractions": [
      {
        "name": "string",
        "type": "string",
        "description": "string"
      }
    ],
    "bestTimeToVisit": {
      "season": "string",
      "months": ["string"]
    }
  }
}

Questo schema definisce una struttura per informazioni su una città, includendo:

• dati generali come nome e popolazione;
• un array di attrazioni turistiche;
• informazioni sul periodo migliore per visitare la città.

Creazione manuale dello schema JSON

Per progetti più semplici, puoi creare manualmente lo schema JSON. Ecco alcuni consigli:

• usa oggetti annidati per raggruppare informazioni correlate;
• utilizza array per liste di elementi simili;
• specifica il tipo di dato atteso per ogni campo (string, number, boolean, etc.);
• aggiungi commenti se necessario per chiarire il significato di campi specifici.

Generazione automatica dello schema con Pydantic

Per progetti più complessi, la libreria Pydantic può essere un vero salvavita. Pydantic ti permette di definire la struttura dei dati usando classi Python, generando automaticamente lo schema JSON corrispondente.

Ecco un esempio di come potresti definire la struttura per le informazioni turistiche usando Pydantic:

from pydantic import BaseModel
from typing import List

class Attraction(BaseModel):
    name: str
    type: str
    description: str

class BestTimeToVisit(BaseModel):
    season: str
    months: List[str]

class City(BaseModel):
    name: str
    country: str
    population: int
    attractions: List[Attraction]
    bestTimeToVisit: BestTimeToVisit

# Genera lo schema JSON
print(City.schema_json(indent=2))

Questo codice genererà automaticamente uno schema JSON equivalente a quello che abbiamo scritto manualmente prima.

Implementare l’output JSON con Llama.cpp

Llama.cpp è una popolare libreria C++ per l’esecuzione di modelli LLM. Vediamo come utilizzarla per generare output JSON strutturati.

Configurazione dell’ambiente Llama.cpp

Per iniziare con Llama.cpp, segui questi passi:

1. clona il repository da GitHub;
2. compila la libreria seguendo le istruzioni per il tuo sistema operativo;
3. scarica un modello LLM compatibile (ad esempio, LLaMA 2);
4. prepara il tuo ambiente di sviluppo C++.

Generazione di output JSON con Llama.cpp

Una volta configurato l’ambiente, puoi utilizzare Llama.cpp per generare output JSON strutturati. Ecco un esempio semplificato:

#include "llama.h"

int main() {
    // Inizializza il modello
    llama_context * ctx = llama_init_from_file("path/to/model.bin", params);

    // Definisci il prompt con lo schema JSON desiderato
    const char * prompt = R"(
        Genera informazioni turistiche su una città in formato JSON:
        {
          "city": {
            "name": "",
            "country": "",
            "population": 0,
            "attractions": [
              {
                "name": "",
                "type": "",
                "description": ""
              }
            ],
            "bestTimeToVisit": {
              "season": "",
              "months": []
            }
          }
        }
    )";

    // Genera l'output
    llama_eval(ctx, prompt, strlen(prompt), 0, 1);
    
    // Elabora e stampa l'output
    // ...

    llama_free(ctx);
    return 0;
}

Questo esempio mostra come impostare un prompt che include lo schema JSON desiderato, guidando il modello a generare un output strutturato.

Ottenere output JSON strutturati con l’API Gemini

L’API Gemini di Google offre potenti capacità di generazione di testo, ma presenta alcune sfide quando si tratta di generare output JSON strutturati. Vediamo come superare queste limitazioni.

Adattamento dello schema JSON per Gemini

Quando si lavora con Gemini, potrebbe essere necessario semplificare lo schema JSON:

• rimuovi eventuali chiavi non supportate;
• sostituisci riferimenti complessi con strutture più semplici;
• considera l’uso di prompt più dettagliati per guidare il modello.

Implementazione della generazione JSON con Gemini

Ecco un esempio di come potresti utilizzare l’API Gemini per generare output JSON strutturati:

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="TUA_API_KEY")

model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')

prompt = """
Genera informazioni turistiche su una città in formato JSON:
{
  "city": {
    "name": "",
    "country": "",
    "population": 0,
    "attractions": [
      {
        "name": "",
        "type": "",
        "description": ""
      }
    ],
    "bestTimeToVisit": {
      "season": "",
      "months": []
    }
  }
}
"""

response = model.generate_content(prompt)
print(response.text)

Questo script utilizza l’API Gemini per generare un output JSON strutturato basato sullo schema fornito nel prompt.

Best practices per l’output JSON da LLM

Dopo aver esplorato diverse tecniche per ottenere output JSON strutturati da LLM, ecco alcune best practices da tenere a mente:

• definisci uno schema JSON chiaro e dettagliato;
• usa prompt engineering per guidare il modello verso l’output desiderato;
• valida sempre l’output generato per assicurarti che rispetti lo schema;
• considera l’uso di librerie come Pydantic per semplificare la definizione e la validazione degli schemi;
• sperimenta con diversi modelli e approcci per trovare quello che funziona meglio per il tuo caso d’uso specifico.

Ricorda, l’obiettivo è ottenere dati strutturati di alta qualità che possano essere facilmente elaborati e utilizzati nelle tue applicazioni. Con la giusta combinazione di tecniche e strumenti, puoi sfruttare appieno il potenziale degli LLM per generare output JSON ricchi e accurati.

Output JSON strutturato da LLM – Domande frequenti