BAML vs Instructeur: Gestructureerde LLM-uitvoer

Typeveilig LLM-uitvoer met BAML en Instructor

Inhoud

Bij het werken met grote taalmodellen in productie is het verkrijgen van gestructureerde, typeveilige uitvoer van kritiek belang. Twee populaire frameworks - BAML en Instructor - nemen verschillende benaderingen om dit probleem op te lossen.

Deze vergelijking helpt je bij het kiezen van het juiste hulpmiddel voor je Python LLM-toepassingen.

circular-flow

Begrip van uitdagingen met gestructureerde uitvoer

LLM’s genereren natuurlijk ongestructureerde tekst, maar moderne toepassingen vereisen voorspelbare, te verwerken gegevens. Of je nu chatbots bouwt, data-extractiepijplijnen maakt of AI-agents ontwikkelt, je hebt JSON-objecten, gevalideerde datatypes en foutafhandeling nodig - niet vrije tekstreacties.

Zowel BAML als Instructor adresseren deze uitdaging, maar met fundamenteel verschillende filosofieën: BAML gebruikt een contract-georiënteerde aanpak met codegeneratie, terwijl Instructor Python’s type-systeem gebruikt met runtime-validatie. Als je geïnteresseerd bent in een breder overzicht over gestructureerde uitvoerbenaderingen bij verschillende LLM-licentiegevers, wordt het begrip van deze frameworks nog veelwaardiger.

BAML: Domein-specifieke taal voor LLMs

BAML (BoundaryML’s taal) introduceert een toegewijde DSL voor het definiëren van LLM-interacties. Je schrijft .baml-bestanden die je prompts, types en functies declareren, en dan genereert BAML typeveilige clientcode voor meerdere talen, waaronder Python.

Belangrijke kenmerken van BAML

Typeveiligheid over talen: BAML genereert clients voor Python, TypeScript en Ruby vanaf dezelfde .baml-definities, waardoor consistentie over je stack gegarandeerd is.

Versiebeheer voor prompts: Je prompts bevinden zich in .baml-bestanden, waardoor ze gemakkelijk te volgen, te beoordelen en te testen zijn apart van toepassingscode.

Ingebouwde testomgeving: BAML bevat testtools om promptgedrag te valideren voorafgaand aan implementatie, waardoor problemen vroegtijdig gedetecteerd kunnen worden tijdens de ontwikkeling.

Spelomgevinginterface: De BAML-spelomgeving laat je visueel itereren op prompts met directe feedback, waardoor ontwikkelingscycli versneld worden.

Voorbeeldimplementatie van BAML

# Eerst, definieer je schema in een .baml-bestand:
# persona.baml

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

function ExtractPerson(text: string) -> Person {
  client GPT4
  prompt #"
    Extraheer persoonlijke informatie uit: {{ text }}
    Geef gestructureerde gegevens.
  "#
}

De gegenereerde Python-client biedt typeveilige toegang:

from baml_client import b
from baml_client.types import Person

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

print(f"{result.name} is {result.age} jaar oud")
print(f"Vaardigheden: {', '.join(result.skills)}")

De aanpak van BAML is ideaal wanneer je meerdere diensten gebruikt die dezelfde LLM-contracten consumeren of wanneer je sterke garanties nodig hebt over gegevensvormen over taalgrenzen.

Instructor: Pydantic-native Python-framework

Instructor neemt een Python-georiënteerde aanpak, waarbij Pydantic-modellen uitgebreid worden met LLM-functies. Het voelt natuurlijk voor Python-ontwikkelaars die al Pydantic gebruiken voor validatie en typehints.

Belangrijke kenmerken van Instructor

Geen boilerplate: Instructor werkt direct met je bestaande Pydantic-modellen met eenvoudige decorators. Geen codegeneratie of bouwstappen vereist.

Rijke validatie: Maak gebruik van het volledige validatieecosysteem van Pydantic - aangepaste validatoren, veldbeperkingen, berekende velden en complexe geneste structuren.

Ondersteuning voor meerdere leveranciers: Werkt naadloos met OpenAI, Anthropic, Google en Ollama via een geïntegreerde interface.

Streamingondersteuning: Eersteklas ondersteuning voor streamingreacties met incrementele Pydantic-modelupdates.

Herstartlogica: Ingebouwde herstartmechanismen met exponentiële backoff en validatiegebaseerde foutherstel.

Voorbeeldimplementatie van Instructor

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

# Definieer je Pydantic-model
class Person(BaseModel):
    name: str = Field(description="Volledige naam van de persoon")
    age: int = Field(ge=0, le=120, description="Leeftijd in jaren")
    occupation: str
    skills: list[str] = Field(description="Lijst met professionele vaardigheden")

# Patch de OpenAI-client
client = from_openai(OpenAI())

# Extraheer gestructureerde gegevens
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"Extraheer persoonlijke info: {text}"}
    ]
)

print(f"{result.name} is {result.age} jaar oud")
print(f"Vaardigheden: {', '.join(result.skills)}")

De kracht van Instructor ligt in zijn eenvoud en integratie met het Python-ecosysteem. Als je al Pydantic gebruikt, is de leercurve minimaal. Voor ontwikkelaars die nieuw zijn in Python of die snel een overzicht willen van Python-specifieke patronen, biedt onze Python-lijstje nuttige syntaxisherinneringen naast deze frameworks.

Gedetailleerde vergelijking: BAML vs Instructor

Ontwikkelervaring

BAML vereist een extra bouwstap en toolingsetup. Je schrijft .baml-bestanden, voert de generator uit, en importeert dan de gegenereerde code. Dit creëert een duidelijke scheiding tussen promptengineering en toepassingslogica, wat gunstig kan zijn voor grotere teams.

Instructor heeft geen wrijving bij de setup - pip install en je bent klaar. Je prompts bevinden zich naast je code, waardoor snelle iteratie gemakkelijker is voor kleinere projecten of prototypen.

Typeveiligheid en validatie

BAML biedt compile-time typecontrole in de gegenereerde code. Je IDE weet precies welke velden beschikbaar zijn voordat je iets uitvoert. De kruistalige consistentie is gegarandeerd, omdat dezelfde .baml-bestand clients genereert voor alle ondersteunde talen.

Instructor biedt runtimevalidatie via Pydantic. Hoewel Python-typehints IDE-ondersteuning bieden, verschijnen fouten tijdens uitvoering. Dit is standaard voor Python, maar betekent minder statische garanties dan BAML’s gegenereerde code.

Werken met lokale LLMs

Beide frameworks ondersteunen lokale modellen, wat cruciaal is voor privacy, kostcontrole en offlineontwikkeling. Bij het gebruik van Ollama of andere lokale LLM-licentiegevers, behoud je dezelfde voordelen van gestructureerde uitvoer zonder externe API-afhankelijkheden. Voor een dieper inzicht in het beperken van LLMs met gestructureerde uitvoer met Ollama, Qwen3 en Python of Go, bieden deze frameworks productie-klare abstracties over de lagere niveau API’s.

BAML verbindt met Ollama door de client in je .baml-bestand te configureren:

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

Instructor werkt met Ollama via de OpenAI-compatibele API:

from openai import OpenAI
from instructor import from_openai

client = from_openai(OpenAI(
    base_url="http://localhost:111434/v1",
    api_key="ollama"  # dummy key
))

Let op dat wanneer je werkt met lokale modellen, je op de hoogte moet zijn van potentiële problemen met gestructureerde uitvoer bij Ollama en GPT-OSS-modellen, omdat niet alle modellen gestructureerde uitvoer met gelijke betrouwbaarheid kunnen verwerken.

Foutafhandeling en herstarten

BAML verwerkt herstarten op het niveau van het kader met aanpasbare strategieën. Fouten in schema-validatie veroorzaken automatische herprompting met foutcontext.

Instructor biedt decoratieve herstartlogica met hooks voor aangepast gedrag. Je kunt validators definiëren die herstarts veroorzaken met aangepaste prompts:

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 en observabiliteit

BAML bevat een testkader waarin je testgevallen direct in .baml-bestanden kunt schrijven, promptgedrag valideren over verschillende invoeren. De spelomgeving biedt visueel debuggen.

Instructor integreert met standaard Python-testkaders. Je kunt pytest-fixtures, mockbibliotheken en assertiehelpers gebruiken net zoals elke Python-code.

Prestatieoverwegingen

Runtimeprestaties zijn vergelijkbaar - beide frameworks maken uiteindelijk dezelfde LLM-API-aanroepen. De overhead voor validatie en parsing is verwaarloosbaar in vergelijking met netwerklatentie en modelinference-tijd.

Ontwikkelingsvoortgang verschilt aanzienlijk:

  • BAML’s codegeneratie betekent betere autocomplete en vroegtijdige foutdetectie, maar vereist een bouwstap
  • Instructor’s decoratoraanpak betekent snellere iteratie, maar runtimefoutdetectie

Voor productiesystemen die miljoenen aanvragen verwerken, verwerken beide frameworks belasting even goed. Je keuze hangt meer af van ontwikkelingswerkmethodevoorkeuren dan prestatiekenmerken.

Wanneer BAML kiezen

Kies BAML wanneer je nodig hebt:

  • Multi-taalondersteuning: Toegang tot dezelfde LLM-contracten vanuit Python, TypeScript- en Ruby-diensten
  • Contract-georiënteerde ontwikkeling: API-stijlontwikkeling waarbij LLM-interfaces ontworpen worden voorafgaand aan implementatie
  • Teamcollaboratie: Afzonderlijke promptengineering-werkstromen van toepassingsontwikkeling
  • Sterke typinggaranties: Compile-timecontrole over je hele stack
  • Visuele promptontwikkeling: Spelomgevingsgestuurde iteratie op prompts

Wanneer Instructor kiezen

Kies Instructor wanneer je wilt:

  • Alleen Python-projecten: Geen behoefte aan kruistalige consistentie
  • Snelle prototypage: Minimale setup om gestructureerde uitvoer te laten werken
  • Pydantic-integratie: Gebruik van bestaande Pydantic-modellen en validatoren
  • Eenvoudige implementatie: Geen bouwstappen of gegenereerde code om te beheren
  • Rijke Python-ecosysteem: Gebruik van Python-specifieke bibliotheek en patronen

Combinatie van benaderingen

Sommige projecten profiteren van het gebruik van beide frameworks. Bijvoorbeeld, je kunt BAML gebruiken voor klantgerichte APIs die kruistalige clients nodig hebben, terwijl je Instructor gebruikt voor interne Python-diensten die snelle iteratie nodig hebben.

Je kunt ook overgangen maken tussen frameworks naarmate je project rijp wordt - beginnen met Instructor voor snelle validatie, en verplaatsen naar BAML wanneer je brede taalondersteuning of striktere contracten nodig hebt.

Reële toepassingen

Data-extractiepijplijn (BAML)

Een documentverwerkingsysteem gebruikt BAML om gestructureerde gegevens te extraheren uit facturen, contracten en bonnen. De .baml-definities dienen als contracten tussen de ML-team en de backenddiensten, met TypeScript-clients voor de webdashboard en Python-clients voor batchverwerking.

Klantenservicebot (Instructor)

Een supportbot gebruikt Instructor om tickets te classificeren, gebruikersintenties te extraheren en reacties te genereren. Het team iteratieert snel op prompts met Pydantic-modellen, met validatoren die ervoor zorgen dat uitgepakte telefoonnummers, e-mails en ticketnummers vormvereisten voldoen.

Multimodale AI-agent (Beide)

Een AI-agentensysteem gebruikt BAML voor kernagent-agentcommunicatiecontracten, waarbij typeveiligheid gegarandeerd wordt over het gedistribueerde systeem, terwijl individuele agents intern Instructor gebruiken voor flexibele, Python-native verwerking van gebruikersinvoer. Gelijkaardige patronen gelden bij het bouwen van MCP-servers in Python, waarbij gestructureerde uitvoer betrouwbare toolintegratie met AI-assistenten mogelijk maakt.

Migratie- en integratiepaden

Als je al basis JSON-parsen gebruikt met LLMs, bieden beide frameworks eenvoudige migratiepaden:

Van JSON naar BAML: Converteer je JSON-schemas naar BAML-type definities, verplaats prompts naar .baml-bestanden, genereer clients en vervang handmatige parsing met gegenereerde types.

Van JSON naar Instructor: Voeg Pydantic-modellen toe die overeenkomen met je JSONstructuur, installeer instructor, patch je OpenAI-client en vervang JSON-parsing met response_model parameters.

Beide migraties kunnen stapsgewijs worden uitgevoerd - je hoeft je hele codebasis niet tegelijkertijd te converteren.

Toekomstperspectief en gemeenschap

Beide frameworks worden actief ontwikkeld met sterke gemeenschappen:

BAML (BoundaryML) richt zich op het uitbreiden van taalondersteuning, het verbeteren van de spelomgeving en het versterken van testfunctionaliteit. Het commerciële ondersteuning suggerert lange termijn stabiliteit.

Instructor behoudt een sterke open-source aanwezigheid met frequente updates, uitgebreide documentatie en groeiende adoptie. Het project wordt goed onderhouden door Jason Liu en bijdragers.

Conclusie

BAML en Instructor vertegenwoordigen twee uitstekende maar verschillende benaderingen voor gestructureerde LLM-uitvoer. BAML’s contract-georiënteerde, multitaal filosofie is geschikt voor teams die gedistribueerde systemen bouwen met strikte typevereisten. Instructor’s Python-native, Pydantic-gebaseerde aanpak past bij snelle ontwikkeling en Python-gecentreerde stacks.

Geen van beide is universeel beter - je keuze hangt af van de omvang van je team, taalvoorkeuren, ontwikkelingswerkmethode en typeveiligheidseisen. Veel teams zullen vinden dat het beginnen met Instructor voor prototypage, en daarna overgaan naar BAML voor productie-architecturen met meerdere diensten, het beste van beide werelden biedt.

Gerelateerde artikelen op deze site

Externe referenties