BAML vs Insegnante: Output di LLM Strutturati

Output sicuri dal punto di vista del tipo di LLM con BAML e Instructor

Indice

Quando si lavora con i Large Language Models in produzione, ottenere output strutturati e sicuri dal punto di vista dei tipi è fondamentale. Due framework popolari - BAML e Instructor - adottano approcci diversi per risolvere questo problema.

Questo confronto ti aiuta a scegliere lo strumento giusto per le tue applicazioni Python LLM.

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Comprendere le sfide degli output strutturati

I modelli linguistici di grandi dimensioni generano naturalmente testo non strutturato, ma le applicazioni moderne necessitano di dati prevedibili e analizzabili. Che tu stia costruendo chatbot, pipeline di estrazione dati o agenti AI, hai bisogno di oggetti JSON, tipi di dati validati e gestione degli errori, non di risposte libere.

Sia BAML che Instructor affrontano questa sfida, ma con filosofie fondamentalmente diverse: BAML utilizza un approccio basato su contratto con generazione di codice, mentre Instructor sfrutta il sistema dei tipi di Python con validazione in fase di esecuzione. Se sei interessato a un contesto più ampio sulle strategie di output strutturato tra diversi fornitori di LLM, comprendere questi framework diventa ancora più prezioso.

BAML: Linguaggio specifico del dominio per LLM

BAML (BoundaryML’s language) introduce un linguaggio specifico del dominio dedicato alla definizione delle interazioni con gli LLM. Scrivi file .baml che dichiarano i tuoi prompt, i tipi e le funzioni, quindi BAML genera codice client sicuro dal punto di vista dei tipi per diversi linguaggi, tra cui Python.

Funzionalità principali di BAML

Sicurezza dei tipi tra i linguaggi: BAML genera client per Python, TypeScript e Ruby a partire dalle stesse definizioni .baml, garantendo coerenza all’interno del tuo stack.

Controllo delle versioni per i prompt: I tuoi prompt vivono in file .baml, rendendoli facili da tracciare, revisionare e testare indipendentemente dal codice dell’applicazione.

Framework di testing integrato: BAML include strumenti di testing per validare il comportamento dei prompt prima del deployment, individuando problemi precocemente nello sviluppo.

Interfaccia del playground: Il playground di BAML ti permette di iterare sui prompt visivamente con feedback immediato, accelerando i cicli di sviluppo.

Esempio di implementazione di BAML

# Prima, definisci il tuo schema in un file .baml:
# persona.baml

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

function ExtractPerson(text: string) -> Person {
  client GPT4
  prompt #"
    Estrai le informazioni sulla persona da: {{ text }}
    Restituisci dati strutturati.
  "#
}

Il client Python generato fornisce un accesso sicuro dal punto di vista dei tipi:

from baml_client import b
from baml_client.types import Person

# Utilizza il client generato
text = "John Smith, 34, software engineer skilled in Python and Go"
result: Person = b.ExtractPerson(text)

print(f"{result.name} ha {result.age} anni")
print(f"Abilità: {', '.join(result.skills)}")

L’approccio di BAML si distingue quando hai diversi servizi che utilizzano gli stessi contratti LLM o quando hai bisogno di garanzie forti sui formati dei dati attraverso i confini linguistici.

Instructor: Framework Python-native basato su Pydantic

Instructor adotta un approccio Python-first, estendendo i modelli Pydantic con le capacità degli LLM. Risulta naturale per gli sviluppatori Python che già utilizzano Pydantic per la validazione e gli hint dei tipi.

Funzionalità principali di Instructor

Zero overhead: Instructor funziona direttamente con i tuoi modelli Pydantic esistenti utilizzando semplici decoratori. Non è necessaria alcuna generazione di codice o passaggi di build.

Validazione ricca: Sfrutta l’intero ecosistema di validazione di Pydantic—validatori personalizzati, vincoli sui campi, campi calcolati e strutture complesse annidate.

Supporto per diversi fornitori: Funziona in modo fluido con OpenAI, Anthropic, Google e Ollama attraverso un’interfaccia unificata.

Supporto per lo streaming: Supporto di primo livello per le risposte in streaming con aggiornamenti incrementali dei modelli Pydantic.

Logica di retry: Meccanismi di retry integrati con backoff esponenziale e recupero degli errori basato sui validatori.

Esempio di implementazione di Instructor

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

# Definisci il tuo modello Pydantic
class Person(BaseModel):
    name: str = Field(description="Nome completo della persona")
    age: int = Field(ge=0, le=120, description="Età in anni")
    occupation: str
    skills: list[str] = Field(description="Elenco delle abilità professionali")

# Patch del client OpenAI
client = from_openai(OpenAI())

# Estrai dati strutturati
text = "John Smith, 34, software engineer skilled in Python and Go"
result = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    response_model=Person,
    messages=[
        {"role": "user", "content": f"Estrai le informazioni sulla persona: {text}"}
    ]
)

print(f"{result.name} ha {result.age} anni")
print(f"Abilità: {', '.join(result.skills)}")

La forza di Instructor risiede nella sua semplicità e nell’integrazione con l’ecosistema Python. Se stai già utilizzando Pydantic, la curva di apprendimento è minima. Per gli sviluppatori nuovi a Python o che necessitano di un riferimento rapido per i pattern specifici di Python, il nostro foglio di trucchi per Python fornisce utili promemoria sulla sintassi insieme a questi framework.

Confronto dettagliato: BAML vs Instructor

Esperienza di sviluppo

BAML richiede un ulteriore passo di build e configurazione degli strumenti. Scrivi file .baml, esegui il generatore, quindi importa il codice generato. Questo crea una chiara separazione tra l’ingegneria dei prompt e la logica dell’applicazione, che può essere vantaggiosa per i team più grandi.

Instructor non presenta alcun attrito durante l’impostazione—installa con pip e sei pronto. I tuoi prompt vivono accanto al codice, rendendo più facile l’iterazione rapida per i progetti più piccoli o i prototipi.

Sicurezza dei tipi e validazione

BAML fornisce la verifica dei tipi in fase di compilazione nel codice generato. Il tuo IDE conosce esattamente quali campi sono disponibili prima di eseguire qualsiasi cosa. La coerenza tra linguaggi è garantita poiché lo stesso file .baml genera client per tutti i linguaggi supportati.

Instructor offre la validazione in fase di esecuzione tramite Pydantic. Sebbene gli hint dei tipi di Python forniscono supporto all’IDE, gli errori emergono durante l’esecuzione. Questo è standard per Python ma significa meno garanzie statiche rispetto al codice generato da BAML.

Lavorare con LLM locali

Entrambi i framework supportano i modelli locali, che è cruciale per la privacy, il controllo dei costi e lo sviluppo offline. Quando si utilizza Ollama o altri fornitori di LLM locali, si mantengono gli stessi vantaggi degli output strutturati senza dipendenze da API esterne. Per un’analisi più approfondita su come vincolare gli LLM con output strutturati utilizzando Ollama, Qwen3 e Python o Go, questi framework forniscono astrazioni pronte per la produzione sopra le API di livello inferiore.

BAML si connette a Ollama configurando il client nel tuo file .baml:

# Nel tuo file .baml:
client OllamaLocal {
  provider ollama
  options {
    model "llama2"
    base_url "http://localhost:11434"
  }
}

Instructor funziona con Ollama attraverso l’API compatibile con OpenAI:

from openai import OpenAI
from instructor import from_openai

client = from_openai(OpenAI(
    base_url="http://localhost:11替换成正确的URL",
    api_key="ollama"  # chiave finta
))

Nota che quando si lavora con modelli locali, è importante essere consapevoli dei possibili problemi di output strutturati con Ollama e modelli GPT-OSS, poiché non tutti i modelli gestiscono gli output strutturati con la stessa affidabilità.

Gestione degli errori e retry

BAML gestisce i retry a livello del framework con strategie configurabili. Gli errori nella validazione dello schema attivano un riprompt automatico con contesto sugli errori.

Instructor fornisce logica decorativa per i retry con hook per il comportamento personalizzato. Puoi definire validatori che attivano i retry con prompt modificati:

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}]
    )

Testing e osservabilità

BAML include un framework di testing dove puoi scrivere casi di test direttamente nei file .baml, validando il comportamento dei prompt su diversi input. Il playground fornisce un debug visivo.

Instructor si integra con i framework standard di testing Python. Puoi utilizzare fixture di pytest, librerie di mock e helper di asserzione come qualsiasi codice Python.

Considerazioni sulle prestazioni

Le prestazioni in tempo reale sono confrontabili—entrambi i framework effettuano fondamentalmente le stesse chiamate API LLM. L’overhead per la validazione e l’analisi è trascurabile rispetto alla latenza di rete e al tempo di inferenza del modello.

Velocità di sviluppo differisce significativamente:

  • La generazione del codice di BAML offre un’autocompletazione migliore e una rilevazione precoce degli errori, ma richiede un passo di build
  • L’approccio decorativo di Instructor permette un’iterazione più rapida, ma la rilevazione degli errori avviene in fase di esecuzione

Per sistemi di produzione che gestiscono milioni di richieste, entrambi i framework gestiscono il carico con la stessa efficacia. La tua scelta dipende maggiormente dalle preferenze del flusso di lavoro di sviluppo che dalle caratteristiche delle prestazioni.

Quando scegliere BAML

Scegli BAML quando hai bisogno di:

  • Supporto multi-linguaggio: Accedere agli stessi contratti LLM da servizi Python, TypeScript e Ruby
  • Sviluppo basato su contratto: Sviluppo a stile API dove le interfacce LLM vengono progettate prima dell’implementazione
  • Collaborazione tra team: Separare i flussi di lavoro per l’ingegneria dei prompt dall’implementazione dell’applicazione
  • Garanzie di tipizzazione forte: Verifiche in fase di compilazione su tutto il tuo stack
  • Sviluppo visivo dei prompt: Iterazione sui prompt tramite il playground

Quando scegliere Instructor

Scegli Instructor quando desideri:

  • Progetti Python-only: Nessun bisogno di coerenza tra linguaggi
  • Prototipazione rapida: Minima configurazione per ottenere output strutturati funzionanti
  • Integrazione con Pydantic: Sfruttare i modelli e i validatori Pydantic esistenti
  • Deployment semplice: Nessun passo di build o codice generato da gestire
  • Ecosistema Python ricco: Utilizzare librerie e pattern specifici per Python

Combinare gli approcci

Alcuni progetti beneficiano dell’utilizzo di entrambi i framework. Ad esempio, potresti utilizzare BAML per API orientate ai clienti che necessitano di client multi-linguaggio, mentre utilizzare Instructor per servizi interni in Python che necessitano di iterazione rapida.

Puoi anche passare da un framework all’altro man mano che il tuo progetto matura—cominciando con Instructor per una validazione rapida, quindi passando a BAML quando necessiti di supporto linguistico più ampio o contratti più rigorosi.

Casistiche reali

Pipeline di estrazione dati (BAML)

Un sistema di elaborazione documenti utilizza BAML per estrarre dati strutturati da fatture, contratti e ricevute. Le definizioni .baml fungono da contratti tra il team ML e i servizi backend, con client TypeScript per il dashboard web e client Python per l’elaborazione in batch.

Bot di supporto clienti (Instructor)

Un bot di supporto utilizza Instructor per classificare i ticket, estrarre le intenzioni degli utenti e generare risposte. Il team itera rapidamente sui prompt utilizzando i modelli Pydantic, con validatori che assicurano che i numeri di telefono, gli indirizzi email e gli ID dei ticket soddisfino i requisiti di formato.

Agente AI multimodale (Entrambi)

Un sistema di agenti AI utilizza BAML per i contratti di comunicazione tra agenti, garantendo la sicurezza dei tipi in un sistema distribuito, mentre gli agenti singoli utilizzano Instructor internamente per un’elaborazione flessibile e nativa in Python degli input degli utenti. Modelli simili si applicano quando si costruiscono server MCP in Python, dove gli output strutturati abilitano un’integrazione affidabile degli strumenti con gli assistenti AI.

Percorsi di migrazione e integrazione

Se stai già utilizzando un’analisi JSON di base con gli LLM, entrambi i framework offrono percorsi di migrazione semplici:

Da JSON a BAML: Converte i tuoi schemi JSON in definizioni di tipo BAML, sposta i prompt nei file .baml, genera i client e sostituisci l’analisi manuale con i tipi generati.

Da JSON a Instructor: Aggiungi modelli Pydantic che corrispondono alla tua struttura JSON, installa instructor, patcha il tuo client OpenAI e sostituisci l’analisi JSON con i parametri response_model.

Entrambe le migrazioni possono essere incrementali—non è necessario convertire l’intero codicebase in una volta sola.

Prospettive future e comunità

Entrambi i framework sono attivamente sviluppati con forti comunità:

BAML (BoundaryML) si concentra sull’espansione del supporto linguistico, sull’incremento del playground e sull’ampliamento delle capacità di testing. Il supporto commerciale suggerisce una stabilità a lungo termine.

Instructor mantiene una forte presenza open source con aggiornamenti frequenti, documentazione estesa e adozione in crescita. Il progetto è ben gestito da Jason Liu e dai contribuenti.

Conclusione

BAML e Instructor rappresentano due approcci eccellenti ma distinti per gli output strutturati degli LLM. La filosofia di BAML basata su contratto e multi-linguaggio si adatta bene ai team che costruiscono sistemi distribuiti con requisiti rigorosi sui tipi. L’approccio Python-native e basato su Pydantic di Instructor si adatta alla rapida sviluppo e a stack Python-centrici.

Nessuno è universalmente migliore—la tua scelta dipende dalla dimensione del tuo team, dalle preferenze linguistiche, dal flusso di lavoro di sviluppo e dai requisiti di sicurezza dei tipi. Molti team troveranno che iniziare con Instructor per il prototipo e adottare BAML per le architetture multi-servizio in produzione offre il meglio di entrambi i mondi.

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