深入探索LLM生成JSON的技术与工具：awesome-llm-json项目解析
引言
近年来，在人工智能与自然语言处理领域中，大型语言模型（LLM）得到了广泛应用，并逐渐成为研究热点之一。其中对LLM生成结构化数据的研究尤为突出。该项目为我们整理出了一个详尽的资源汇总，在此我们能够了解到该领域的主要技术和最新动态。本文旨在深入分析该项目，并向读者展示LLM如何生成有效的JSON格式。
LLM生成JSON的术语解析
在深入探讨具体技术之前，我们首先需要理解一些关键术语：
结构化输出 被称为使用LLM生成JSON、XML或YAML等结构化数据，并且不论采用哪种具体的技术
在处理过程中，“函数调用”是指将预设（或实际）的目标行为描述传递给模型，并通过特定的方式引导其生成符合预期的结果。值得注意的是，在实现过程中，并未让LLM直接运行这些功能；相反，在内部机制中使用JSON格式的消息框来指定应该执行的具体操作。
JSON模式：LLM要求必须生成有效的JSON。通常会明确指定了schema，并由LLM创建意外的schema。
工具使用：赋予LLM选择和执行功能的能力包括图像生成功能、网络检索服务以及输入项管理模块。“API请求中的输入项现在称为‘工具’。”
引导生成 ：约束LLM模型生成遵循预定规范的文本，如上下文无关文法(CFG)。
ChatGPT遵循OpenAPI规范所定义的特定端点和参数来执行相应的操作（即进行API调用）。与常规的'函数调用'方式不同,这种机制实际上会利用由外部API服务器提供的功能来完成相应的操作。
了解这些术语有助于我们更好地理解LLM生成JSON的各种方法和技术。
托管模型的JSON生成能力
项目链接](https://www.dongaigc.com/a/exploring-llm-json-tools "awesome-llm-json")详细列出了各大AI公司提供的支持JSON生成的托管模型。以下是一些代表性的实例：
Anthropic ：Claude-3系列模型支持工具使用功能。
AnyScale ：提供Mistral和Mixtral模型，支持函数调用和JSON模式。
Azure ：支持GPT-4、GPT-3.5和Mistral模型，提供函数调用功能。
Cohere ：Command-R系列模型支持函数调用。
OpenAI ：GPT-4和GPT-3.5模型支持函数调用和JSON模式。
这些托管模型为开发者提供了一种高效的途径来实现JSON生成功能，并不需要自行搭建和维护复杂的系统架构。
本地模型的JSON生成能力
除了托管架构之外，awesome-llm-json项目还涵盖了系列可在本地部署的模型，在JSON生成能力方面具有显著优势。
Mistral 7B Instruct v0.3 ：该指令微调版本的Mistral模型新增了函数调用支持。
Hermes 2 Pro - Mistral 7B：该系统擅长于函数调用及JSON结构化输出，在多个领域表现出色；其在函数调用评估中的准确率达到91%的高精度。
Gorilla OpenFunctions v2 ：遵循JSON Schema Objects来进行解析与处理，并且能够处理多种不同的编程语言。
Functionality: Implements function interpretation and execution based on JSON schema objects, is compatible with OpenAI-python and llama-cpp-python.
一系列本地模型专为那些追求更高的隐私保护水平且有个性化定制服务需求的用户而设计。
Python库：简化LLM JSON生成
通过一系列Python库来简化JSON生成流程
DSPy ：用于算法优化LM提示和权重的框架，引入了类型化预测器和签名。
FuzzTypes ：扩展Pydantic，提供自动纠错注释类型。
Instructors have optimized the workflow of leveraging function calls, tool invocations, and constrained sampling techniques to generate structured data from LLMs.
LangChain ：提供链式接口，支持结构化输出和跨模型函数调用。
Outlines：支持使用多种模型结合Jinja模板实现正则表达式匹配，并通过Pydantic框架完成JSON schemas格式的数据解析与验证
这些库显著降低了开发难度，并使开发者能够更加专注于业务逻辑而非底层实现细节。
博客文章：深入理解LLM JSON生成
awesome-llm-json项目汇集了大量优质的文章内容；为读者提供了关于LLM JSON生成机制及其最佳实践的知识。
The paper investigates how quickly a nearly zero-cost method for generating grammar-structured text performs compared to llama.cpp in C syntax. The investigation reveals that the method not only achieves near-zero cost but also outperforms llama.cpp by more than 50 times in terms of efficiency.
《Systematic Generation Enhances LLM Performance: GSM8K Benchmark》：表明系统性生成在八个模型上的均匀提升。
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该论文深入探讨了Pydantic在大型语言模型（LLMs）开发中的关键作用及其优势，并阐述了其如何通过JSON schemas实现数据模型的有效共享。
《系统性分析如何通过ChatGPT API及JSON schemas与Pydantic框架提升输出效率》：详细研究了在极限条件下优化ChatGPT结构化数据支持的方法与策略
这些文章不仅提供了技术洞察，还分享了实际应用中的经验和最佳实践。
视频资源：可视化学习LLM JSON生成
为了满足不同学习者的特点需求，awesome-llm-json项目还收集了各类视频资源：
《GPT Extracting Unstructured Data with Datasette and GPT-4 Turbo》研究阐述了基于API从散乱数据与图像中提取信息的方法与技术框架
《Hermes 2 Pro Overview》 ：详细阐述了该模型在函数调用和结构化JSON输出方面的卓越性能，并对其性能特点进行了深入分析。
《LLM Engineering: Structured Outputs》 是一门涵盖结构化JSON数据管理与处理、程序调用及通过Pydantic框架进行验证工作的简洁课程。
开发者的这些视频资源呈现了丰富且生动的教学内容，并非仅此而已的是为了帮助开发者快速掌握相关技术的效率提升。
Jupyter Notebooks：实践LLM JSON生成
该工具库包含多个Jupyter Notebook示例文件夹，为开发者提供了直接上手的资源。
Function Calling with llama-cpp-python and OpenAI Python Client探讨了如何集成llama-cpp-python和OpenAI Python客户端以实现函数调用的过程。
Function Calling with Mistral Models：详细阐述了如何将Mistral模型与外部工具进行集成，并基于一个简洁的支付交易数据框架的演示展示了这一过程。
chatgpt-structured-data ：展示了其功能调用及其支持的结构化数据演示涵盖了多种应用场景和模式
这些Notebook为开发者提供了宝贵的机会来进行实践，并且能够帮助开发者将理论知识转化为实际应用
结论
awesome-llm-json项目为我们展示了多维度的优势,帮助我们预判这一技术的发展潜力。通过这一工具,我们可以更深入地探索LLM生成JSON与结构化输出的技术细节及其应用前景。这个平台不仅涵盖从云端托管模型到本地部署方案,还提供基于Python的库以及实操教学材料,为开发者与研究人员提供了丰富的学习与应用资源。
伴随着技术的持续进步, 我们有理由相信, LLM将在多个领域发挥关键作用. 无论是数据提取、API集成还是自动化工作流程, LLM生成JSON的能力都将构成核心支撑技术.