Jak uzyskać ustrukturyzowane wyjście z LLM-a? - użyj frameworka

W artykule omówiono, jak modele językowe, takie jak LLM (Large Language Models), mogą generować strukturalne wyjścia, co może być niezwykle wartościowe w różnych zastosowaniach, od analizy danych po tworzenie raportów. Autorzy przedstawiają kilka technik, które pozwalają na wydobywanie i organizowanie informacji w przydatny sposób. Jednym z kluczowych punktów jest znaczenie odpowiedniego przygotowania danych wejściowych, a także dostosowania zapytań, aby uzyskać satysfakcjonujące rezultaty. Dzięki odpowiedniej strukturze wyjścia możemy wykorzystać wyniki w bardziej złożonych systemach i aplikacjach, co otwiera nowe możliwości dla programistów oraz analityków. Na koniec, artykuł skłania do refleksji nad przyszłością interakcji z modelami językowymi oraz ich potencjałem na dalszy rozwój technologii sztucznej inteligencji.