BAML vs Instructor: Strukturierte LLM-Ausgaben

Typsichere LLM-Ausgaben mit BAML und Instructor

Inhaltsverzeichnis

Wenn Sie mit Large Language Models in der Produktion arbeiten, ist es entscheidend, strukturierte, typensichere Ausgaben zu erhalten. Zwei beliebte Frameworks - BAML und Instructor - gehen unterschiedliche Wege, um dieses Problem zu lösen.

Dieser Vergleich hilft Ihnen, das richtige Werkzeug für Ihre Python-LLM-Anwendungen auszuwählen.

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Verständnis der Herausforderungen bei strukturierten Ausgaben

LLMs generieren natürlich unstrukturierten Text, aber moderne Anwendungen benötigen vorhersehbare, parsbare Daten. Ob Sie Chatbots, Datenextraktionspipelines oder KI-Agenten entwickeln - Sie benötigen JSON-Objekte, validierte Datentypen und Fehlerbehandlung, nicht frei formulierte Antworten.

Sowohl BAML als auch Instructor behandeln diese Herausforderung, aber mit grundlegend unterschiedlichen Philosophien: BAML verwendet einen vertragsbasierten Ansatz mit Codegenerierung, während Instructor das Python-Typsystem mit Laufzeitvalidierung nutzt. Wenn Sie an einem breiteren Kontext über strukturierte Ausgabeansätze bei verschiedenen LLM-Anbietern interessiert sind, wird das Verständnis dieser Frameworks noch wertvoller.

BAML: Domain-Specific Language für LLMs

BAML (BoundaryML’s Sprache) führt eine dedizierte DSL zur Definition von LLM-Interaktionen ein. Sie schreiben .baml-Dateien, die Ihre Prompts, Typen und Funktionen deklarieren, und BAML generiert typensicheren Client-Code für mehrere Sprachen, einschließlich Python.

Wichtige Merkmale von BAML

Typensicherheit über Sprachen hinweg: BAML generiert Clients für Python, TypeScript und Ruby aus denselben .baml-Definitionen und stellt so Konsistenz in Ihrem Stack sicher.

Versionskontrolle für Prompts: Ihre Prompts befinden sich in .baml-Dateien, was sie einfach zu verfolgen, zu überprüfen und unabhängig von der Anwendungslogik zu testen macht.

Integriertes Testframework: BAML enthält Testtools zur Validierung des Prompt-Verhaltens vor der Bereitstellung und erkennt Probleme früh in der Entwicklung.

Playground-Interface: Der BAML-Playground ermöglicht Ihnen, Prompts visuell mit sofortiger Rückmeldung zu iterieren und beschleunigt so die Entwicklungszyklen.

BAML-Beispielimplementierung

# Definieren Sie zunächst Ihr Schema in einer .baml-Datei:
# persona.baml

class Person {
  name string
  age int
  occupation string
  skills string[]
}

function ExtractPerson(text: string) -> Person {
  client GPT4
  prompt #"
    Extrahieren Sie Personeninformationen aus: {{ text }}
    Geben Sie strukturierte Daten zurück.
  "#
}

Der generierte Python-Client bietet typensicheren Zugriff:

from baml_client import b
from baml_client.types import Person

# Verwenden Sie den generierten Client
text = "John Smith, 34, Software-Ingenieur mit Kenntnissen in Python und Go"
result: Person = b.ExtractPerson(text)

print(f"{result.name} ist {result.age} Jahre alt")
print(f"Fähigkeiten: {', '.join(result.skills)}")

BAMLs Ansatz glänzt, wenn Sie mehrere Dienste haben, die dieselben LLM-Verträge nutzen, oder wenn Sie starke Garantien über Datenformen über Sprachgrenzen hinweg benötigen.

Instructor: Pydantic-native Python-Framework

Instructor nimmt einen Python-first-Ansatz und erweitert Pydantic-Modelle mit LLM-Funktionen. Es fühlt sich natürlich für Python-Entwickler an, die bereits Pydantic für Validierung und Typ-Hinweise verwenden.

Wichtige Merkmale von Instructor

Kein Boilerplate-Code: Instructor arbeitet direkt mit Ihren bestehenden Pydantic-Modellen unter Verwendung einfacher Dekoratoren. Keine Codegenerierung oder Build-Schritte erforderlich.

Reiche Validierung: Nutzen Sie das gesamte Validierungssystem von Pydantic - benutzerdefinierte Validatoren, Feldbeschränkungen, berechnete Felder und komplexe verschachtelte Strukturen.

Unterstützung für mehrere Anbieter: Funktioniert nahtlos mit OpenAI, Anthropic, Google und Ollama über eine einheitliche Schnittstelle.

Streaming-Unterstützung: Erste Unterstützung für Streaming-Antworten mit inkrementellen Pydantic-Modellaktualisierungen.

Wiederholungslogik: Integrierte Wiederholungsmechanismen mit exponentieller Backoff-Strategie und validatorbasierter Fehlerbehebung.

Instructor-Beispielimplementierung

from pydantic import BaseModel, Field
from instructor import from_openai
from openai import OpenAI

# Definieren Sie Ihr Pydantic-Modell
class Person(BaseModel):
    name: str = Field(description="Vollständiger Name der Person")
    age: int = Field(ge=0, le=120, description="Alter in Jahren")
    occupation: str
    skills: list[str] = Field(description="Liste der beruflichen Fähigkeiten")

# Patchen Sie den OpenAI-Client
client = from_openai(OpenAI())

# Extrahieren Sie strukturierte Daten
text = "John Smith, 34, Software-Ingenieur mit Kenntnissen in Python und Go"
result = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    response_model=Person,
    messages=[
        {"role": "user", "content": f"Extrahieren Sie Personeninformationen: {text}"}
    ]
)

print(f"{result.name} ist {result.age} Jahre alt")
print(f"Fähigkeiten: {', '.join(result.skills)}")

Instructors Stärke liegt in seiner Einfachheit und Integration in das Python-Ökosystem. Wenn Sie bereits Pydantic verwenden, ist die Lernkurve minimal. Für Entwickler, die neu in Python sind oder eine schnelle Referenz für Python-spezifische Muster benötigen, bietet unser Python-Cheat-Sheet hilfreiche Syntax-Erinnerungen neben diesen Frameworks.

Detaillierter Vergleich: BAML vs Instructor

Entwicklungserfahrung

BAML erfordert einen zusätzlichen Build-Schritt und Tool-Einrichtung. Sie schreiben .baml-Dateien, führen den Generator aus und importieren dann den generierten Code. Dies schafft eine klare Trennung zwischen Prompt-Engineering und Anwendungslogik, was für größere Teams vorteilhaft sein kann.

Instructor hat keine Einrichtungshürden - einfach pip installieren und loslegen. Ihre Prompts befinden sich neben Ihrem Code, was schnelle Iterationen für kleinere Projekte oder Prototypen erleichtert.

Typensicherheit und Validierung

BAML bietet Compile-Time-Typenprüfung im generierten Code. Ihre IDE weiß genau, welche Felder verfügbar sind, bevor Sie etwas ausführen. Die Konsistenz über Sprachen hinweg ist garantiert, da dieselbe .baml-Datei Clients für alle unterstützten Sprachen generiert.

Instructor bietet Laufzeitvalidierung durch Pydantic. Während Python-Typ-Hinweise IDE-Unterstützung bieten, treten Fehler während der Ausführung auf. Dies ist Standard für Python, bedeutet aber weniger statische Garantie als BAMLs generierter Code.

Arbeiten mit lokalen LLMs

Beide Frameworks unterstützen lokale Modelle, was für Privatsphäre, Kostenkontrolle und Offline-Entwicklung entscheidend ist. Bei der Verwendung von Ollama oder anderen lokalen LLM-Anbietern behalten Sie dieselben Vorteile strukturierter Ausgaben ohne externe API-Abhängigkeiten. Für eine tiefere Analyse von LLMs mit strukturierter Ausgabe unter Verwendung von Ollama, Qwen3 und Python oder Go bieten diese Frameworks produktionsreife Abstraktionen über die niedrigstufigen APIs.

BAML verbindet sich mit Ollama durch Konfiguration des Clients in Ihrer .baml-Datei:

# In Ihrer .baml-Datei:
client OllamaLocal {
  provider ollama
  options {
    model "llama2"
    base_url "http://localhost:11434"
  }
}

Instructor arbeitet mit Ollama über die OpenAI-kompatible API:

from openai import OpenAI
from instructor import from_openai

client = from_openai(OpenAI(
    base_url="http://localhost:11434/v1",
    api_key="ollama"  # Dummy-Schlüssel
))

Beachten Sie, dass bei der Arbeit mit lokalen Modellen Sie sich der möglichen Probleme mit strukturierter Ausgabe bei Ollama und GPT-OSS-Modellen bewusst sein sollten, da nicht alle Modelle strukturierte Ausgaben mit gleicher Zuverlässigkeit verarbeiten.

Fehlerbehandlung und Wiederholungen

BAML behandelt Wiederholungen auf Frameworks-Ebene mit konfigurierbaren Strategien. Fehler bei der Schema-Validierung lösen automatisches erneutes Prompting mit Fehlerkontext aus.

Instructor bietet dekorative Wiederholungslogik mit Haken für benutzerdefiniertes Verhalten. Sie können Validatoren definieren, die Wiederholungen mit modifizierten Prompts auslösen:

from instructor import patch
from tenacity import retry, stop_after_attempt

@retry(stop=stop_after_attempt(3))
def extract_with_retry(text: str) -> Person:
    return client.chat.completions.create(
        model="gpt-4",
        response_model=Person,
        messages=[{"role": "user", "content": text}]
    )

Testen und Beobachtbarkeit

BAML enthält ein Testframework, in dem Sie Testfälle direkt in .baml-Dateien schreiben und das Prompt-Verhalten über verschiedene Eingaben hinweg validieren können. Der Playground bietet visuelle Fehlersuche.

Instructor integriert sich in Standard-Python-Testframeworks. Sie können pytest-Fixtures, Mocking-Bibliotheken und Assertion-Helper genau wie bei jedem Python-Code verwenden.

Leistungsüberlegungen

Die Laufzeitleistung ist vergleichbar - beide Frameworks führen letztlich dieselben LLM-API-Aufrufe durch. Der Overhead für Validierung und Parsing ist im Vergleich zu Netzwerklatenz und Modellinferenzzeit vernachlässigbar.

Entwicklungsgeschwindigkeit unterscheidet sich deutlich:

  • BAMLs Codegenerierung bedeutet bessere Autovervollständigung und frühere Fehlererkennung, erfordert aber einen Build-Schritt
  • Instructors Dekoratoransatz bedeutet schnellere Iterationen, aber Laufzeitfehlerentdeckung

Für Produktionssysteme, die Millionen von Anfragen verarbeiten, bewältigen beide Frameworks die Last gleichermaßen gut. Ihre Wahl hängt mehr von den Entwicklungsworkflow-Präferenzen als von Leistungscharakteristika ab.

Wann BAML wählen

Wählen Sie BAML, wenn Sie benötigen:

  • Mehrsprachige Unterstützung: Zugriff auf dieselben LLM-Verträge von Python-, TypeScript- und Ruby-Diensten
  • Vertragsbasierte Entwicklung: API-ähnliche Entwicklung, bei der LLM-Schnittstellen vor der Implementierung entworfen werden
  • Teamzusammenarbeit: Getrennte Prompt-Engineering-Workflows von der Anwendungsentwicklung
  • Starke Typgarantien: Compile-Time-Prüfungen über Ihren gesamten Stack hinweg
  • Visuelle Prompt-Entwicklung: Playground-gestützte Iteration an Prompts

Wann Instructor wählen

Wählen Sie Instructor, wenn Sie möchten:

  • Python-only-Projekte: Kein Bedarf an Konsistenz über Sprachen hinweg
  • Schnelle Prototypenentwicklung: Minimale Einrichtung, um strukturierte Ausgaben zu erhalten
  • Pydantic-Integration: Nutzung bestehender Pydantic-Modelle und -Validatoren
  • Einfache Bereitstellung: Keine Build-Schritte oder generierten Code zu verwalten
  • Reiches Python-Ökosystem: Verwendung von Python-spezifischen Bibliotheken und Mustern

Kombination von Ansätzen

Einige Projekte profitieren von der Verwendung beider Frameworks. Zum Beispiel könnten Sie BAML für kundenorientierte APIs verwenden, die Cross-Language-Clients benötigen, während Sie Instructor für interne Python-Dienste verwenden, die schnelle Iterationen benötigen.

Sie können auch zwischen den Frameworks wechseln, wenn sich Ihr Projekt weiterentwickelt - beginnend mit Instructor für schnelle Validierung, dann Wechsel zu BAML, wenn Sie breitere Sprachunterstützung oder strengere Verträge benötigen.

Echtwelt-Anwendungsfälle

Datenextraktionspipeline (BAML)

Ein Dokumentenverarbeitungssystem verwendet BAML, um strukturierte Daten aus Rechnungen, Verträgen und Quittungen zu extrahieren. Die .baml-Definitionen dienen als Verträge zwischen dem ML-Team und den Backend-Diensten, mit TypeScript-Clients für das Web-Dashboard und Python-Clients für die Batch-Verarbeitung.

Kundensupport-Bot (Instructor)

Ein Support-Bot verwendet Instructor, um Tickets zu klassifizieren, Benutzerabsichten zu extrahieren und Antworten zu generieren. Das Team iteriert schnell an Prompts unter Verwendung von Pydantic-Modellen, wobei Validatoren sicherstellen, dass extrahierte Telefonnummern, E-Mails und Ticket-IDs den Formatanforderungen entsprechen.

Multi-Modal AI-Agent (Beide)

Ein KI-Agent-System verwendet BAML für Kern-Agent-zu-Agent-Kommunikationsverträge, die Typsicherheit im gesamten verteilten System gewährleisten, während einzelne Agenten Instructor intern für flexible, Python-native Verarbeitung von Benutzereingaben verwenden. Ähnliche Muster gelten beim Erstellen von MCP-Servern in Python, wobei strukturierte Ausgaben eine zuverlässige Tool-Integration mit KI-Assistenten ermöglichen.

Migrations- und Integrationspfade

Wenn Sie bereits grundlegende JSON-Analyse mit LLMs verwenden, bieten beide Frameworks einfache Migrationspfade:

Von JSON zu BAML: Konvertieren Sie Ihre JSON-Schemata in BAML-Typdefinitionen, verschieben Sie Prompts in .baml-Dateien, generieren Sie Clients und ersetzen Sie manuelle Analyse durch generierte Typen.

Von JSON zu Instructor: Fügen Sie Pydantic-Modelle hinzu, die Ihrer JSON-Struktur entsprechen, installieren Sie instructor, patchen Sie Ihren OpenAI-Client und ersetzen Sie die JSON-Analyse durch response_model-Parameter.

Beide Migrationen können schrittweise erfolgen – Sie müssen nicht Ihre gesamte Codebasis auf einmal konvertieren.

Zukunftsausblick und Community

Beide Frameworks werden aktiv entwickelt und haben starke Communities:

BAML (BoundaryML) konzentriert sich auf die Erweiterung der Sprachunterstützung, die Verbesserung des Playgrounds und die Erweiterung der Testfähigkeiten. Die kommerzielle Unterstützung deutet auf langfristige Stabilität hin.

Instructor pflegt eine starke Open-Source-Präsenz mit häufigen Updates, umfangreicher Dokumentation und wachsender Akzeptanz. Das Projekt wird gut von Jason Liu und Mitwirkenden gepflegt.

Fazit

BAML und Instructor repräsentieren zwei hervorragende, aber unterschiedliche Ansätze zu strukturierten LLM-Ausgaben. BAMLs kontraktbasierte, mehrsprachige Philosophie eignet sich für Teams, die verteilte Systeme mit strengen Typanforderungen aufbauen. Instructors Python-native, Pydantic-basierte Herangehensweise passt zu schneller Entwicklung und Python-zentrierten Stacks.

Keines ist universell besser – Ihre Wahl hängt von der Größe Ihres Teams, Sprachpräferenzen, Entwicklungsworkflow und Typsicherheitsanforderungen ab. Viele Teams werden feststellen, dass der Beginn mit Instructor zum Prototyping, gefolgt von der Adoption von BAML für Produktions-Mehrdienstarchitekturen, das Beste aus beiden Welten bietet.

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Externe Referenzen