Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) genellikle JSON, XML veya kod gibi yapılandırılmış çıktılar üretirken sözdizimsel olarak geçerli sonuçlar verse de, olasılıksal doğaları gereği zaman zaman başarısızlıklar yaşayabilirler. Bu durum, veri çıkarma, kod üretimi veya araç çağırma gibi görevler için LLM'leri programatik olarak kullanan geliştiriciler için önemli bir sorun teşkil etmektedir. Bu kapsamlı kılavuz, LLM'lerden güvenilir ve yapılandırılmış çıktılar elde etmek isteyen geliştiricilere yönelik deterministik yöntemleri ele almaktadır.
Kılavuz, yapılandırılmış çıktıların arka planında neler olup bittiğinden, en iyi araç ve tekniklere, doğru seçimlerin nasıl yapılacağına kadar geniş bir yelpazeyi kapsar. Ayrıca, sistemlerin nasıl inşa edileceği, dağıtılacağı ve ölçeklendirileceği, gecikme süresi ve maliyet optimizasyonları ile çıktı kalitesinin nasıl artırılacağı gibi pratik konulara da değinmektedir. Alanın hızla gelişmesi nedeniyle güncel kaynak bulmanın zorluğuna dikkat çeken bu el kitabı, akademik makalelerden, bloglardan ve GitHub depolarından edinilen bilgileri tek bir güncel belgede bir araya getirmeyi amaçlamaktadır.
Nanonets tarafından hazırlanan bu kaynak, Nanonets-OCR modellerinin (belgeleri temiz, yapılandırılmış Markdown'a dönüştüren VLM'ler) ve açık kaynak belge işleme kütüphanesi docstrange'in geliştiricileri tarafından sunulmaktadır. Geliştiricilere yönelik bu rehber, LLM tabanlı uygulamaların güvenilirliğini ve verimliliğini artırmak için kritik bilgiler sunmaktadır.
Bu kılavuz, Büyük Dil Modelleri'nden (LLM) güvenilir ve yapılandırılmış çıktı almanın zorluklarına pratik çözümler sunarak geliştiricilerin LLM tabanlı uygulamalarını daha sağlam hale getirmelerine yardımcı oluyor.