BAML vs Instruktor: Strukturalne wyjścia modeli językowych

Bezpieczne pod względem typów wyniki z LLM z użyciem BAML i Instructora

Page content

Pracując z modelami dużych języków w środowisku produkcyjnym, uzyskiwanie strukturalnych, typowo bezpiecznych wyjść jest krytyczne. Dwa popularne frameworki – BAML i Instructor – podejmują różne podejścia do rozwiązywania tego problemu.

Ta porównanie pomaga wybrać odpowiedni narzędzie dla aplikacji Python LLM.

circular-flow

Zrozumienie wyzwań związanych z wyjściami strukturalnymi

LLM naturalnie generują niestrukturalny tekst, ale współczesne aplikacje potrzebują przewidywalnych, możliwych do przetworzenia danych. Niezależnie od tego, czy budujesz chatboty, potoki ekstrakcji danych, czy agentów AI, potrzebujesz obiektów JSON, zweryfikowanych typów danych i obsługi błędów – nie wolnych formularzy odpowiedzi.

Oba BAML i Instructor rozwiązuje ten problem, ale z fundamentalnie różnymi filozofiami: BAML korzysta z podejścia opartego na umowie z generowaniem kodu, podczas gdy Instructor wykorzystuje system typów Pythona z walidacją w czasie wykonywania. Jeśli jesteś zainteresowany szerszym kontekstem dotyczącym podejść do wyjść strukturalnych wśród różnych dostawców LLM, zrozumienie tych frameworków staje się jeszcze bardziej wartościowe.

BAML: język specjalistyczny dla LLM

BAML (język BoundaryML) wprowadza dedykowany DSL do definiowania interakcji z LLM. Piszesz pliki .baml, które deklarują swoje monity, typy i funkcje, a następnie BAML generuje kod klienta typowo bezpiecznego dla wielu języków, w tym Pythona.

Kluczowe funkcje BAML

Bezpieczeństwo typów w wielu językach: BAML generuje klientów dla Pythona, TypeScript i Ruby z tych samych definicji .baml, zapewniając spójność w całym stosie.

Kontrola wersji dla monitów: Twoje monity znajdują się w plikach .baml, co ułatwia ich śledzenie, przeglądanie i testowanie niezależnie od kodu aplikacji.

Wbudowany framework testowy: BAML zawiera narzędzia testowe do weryfikowania zachowania monitów przed wdrożeniem, wykrywając problemy wczesnym etapie rozwoju.

Interfejs do testowania: Interfejs do testowania BAML pozwala na iterację nad monitami wizualnie z natychmiastową zwrotną wiadomością, przyspieszając cykle rozwoju.

Przykład implementacji BAML

# Najpierw zdefiniuj swój schemat w pliku .baml:
# persona.baml

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

function ExtractPerson(text: string) -> Person {
  client GPT4
  prompt #"
    Wyodrębnij informacje o osobie z: {{ text }}
    Zwróć strukturalne dane.
  "#
}

Wygenerowany klient Pythona zapewnia bezpieczny dostęp typowo:

from baml_client import b
from baml_client.types import Person

# Użyj wygenerowanego klienta
text = "John Smith, 34, software engineer skilled in Python and Go"
result: Person = b.ExtractPerson(text)

print(f"{result.name} ma {result.age} lat")
print(f"Umiejętności: {', '.join(result.skills)}")

Podejście BAML szczególnie błyszczy, gdy masz wiele usług korzystających z tych samych umów LLM lub gdy potrzebujesz mocnych gwarancji dotyczących kształtów danych między granicami języków.

Instructor: Pydantic-native framework Pythona

Instructor podejmuje podejście Python-first, rozszerzając modele Pydantic o możliwości LLM. Wydaje się naturalne dla deweloperów Pythona, którzy już korzystają z Pydantic do walidacji i wskazówek typów.

Kluczowe funkcje Instructora

Zero boilerplate: Instructor działa bezpośrednio z istniejącymi modelami Pydantic przy użyciu prostych dekoratorów. Nie wymaga generowania kodu ani kroków budowania.

Bogata walidacja: Wykorzystaj całą ekosystem walidacji Pydantic – walidatory niestandardowe, ograniczenia pól, pola obliczane, złożone struktury zagnieżdżone.

Wsparcie dla wielu dostawców: Działa płynnie z OpenAI, Anthropic, Google i Ollama przez jednolity interfejs.

Wsparcie dla przesyłania strumieniowego: Pierwszorzędne wsparcie dla przesyłania strumieniowego z aktualizacjami modeli Pydantic w trakcie.

Logika ponownego próbowania: Wbudowane mechanizmy ponownego próbowania z wykładniczym odstępem i odzyskiwaniem błędów opartym na walidatorach.

Przykład implementacji Instructora

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

# Zdefiniuj swój model Pydantic
class Person(BaseModel):
    name: str = Field(description="Pełne imię i nazwisko osoby")
    age: int = Field(ge=0, le=120, description="Wiek w latach")
    occupation: str
    skills: list[str] = Field(description="Lista umiejętności zawodowych")

# Skonfiguruj klienta OpenAI
client = from_openai(OpenAI())

# Wyodrębnij dane strukturalne
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"Wyodrębnij informacje o osobie: {text}"}
    ]
)

print(f"{result.name} ma {result.age} lat")
print(f"Umiejętności: {', '.join(result.skills)}")

Siła Instructora tkwi w jego prostocie i integracji z ekosystemem Pythona. Jeśli już korzystasz z Pydantic, krzywa uczenia się jest minimalna. Dla deweloperów nowych do Pythona lub potrzebujących szybkiego odniesienia do wzorców specyficznych dla Pythona, nasz cheatsheet Pythona dostarcza pomocnych przypomnień dotyczących składni wraz z tymi frameworkami.

Szczegółowe porównanie: BAML vs Instructor

Doświadczenie w rozwoju

BAML wymaga dodatkowego kroku budowania i konfiguracji narzędzi. Piszesz pliki .baml, uruchamiasz generator, a następnie importujesz wygenerowany kod. To tworzy wyraźne oddzielenie między inżynierią monitów a logiką aplikacji, co może być korzystne dla większych zespołów.

Instructor ma zero oporu przy ustawianiu – instalacja pip i gotowe. Twoje monity znajdują się obok kodu, co ułatwia szybką iterację dla mniejszych projektów lub prototypów.

Bezpieczeństwo typów i walidacja

BAML zapewnia sprawdzanie typów w czasie kompilacji w wygenerowanym kodzie. Twoja IDE zna dokładnie jakie pola są dostępne przed uruchomieniem czegokolwiek. Spójność między językami jest gwarantowana, ponieważ ten sam plik .baml generuje klienta dla wszystkich obsługiwanych języków.

Instructor oferuje walidację w czasie wykonywania przez Pydantic. Choć wskazówki typów Pythona zapewniają wsparcie IDE, błędy pojawiają się w czasie wykonywania. To standardowe dla Pythona, ale oznacza mniejszą gwarancję statyczną niż wygenerowany kod BAML.

Praca z lokalnymi LLM

Oba frameworki wspierają modele lokalne, co jest kluczowe dla prywatności, kontroli kosztów i rozwoju offline. Gdy korzystasz z Ollama lub innych dostawców lokalnych LLM, utrzymujesz te same korzyści z wyjść strukturalnych bez zależności od zewnętrznego API. Dla głębszego zanurzenia w ograniczaniu LLM za pomocą wyjść strukturalnych przy użyciu Ollama, Qwen3 i Pythona lub Go, te frameworki dostarczają gotowe abstrakcje do niższego poziomu API.

BAML łączy się z Ollama przez konfigurację klienta w pliku .baml:

# W pliku .baml:
client OllamaLocal {
  provider ollama
  options {
    model "llama2"
    base_url "http://localhost:11434"
  }
}

Instructor działa z Ollama przez API kompatybilny z OpenAI:

from openai import OpenAI
from instructor import from_openai

client = from_openai(OpenAI(
    base_url="http://localhost:11434/v1",
    api_key="ollama"  # fałszywy klucz
))

Uwaga, że pracując z lokalnymi modelami, należy być świadomi potencjalnych problemów z wyjściami strukturalnymi w Ollama i modelach GPT-OSS, ponieważ nie wszystkie modele obsługują wyjścia strukturalne z taką samą niezawodnością.

Obsługa błędów i ponowne próby

BAML obsługuje ponowne próby na poziomie frameworku z konfigurowalnymi strategiami. Błędy w walidacji schematu wywołują automatyczne ponowne monitowanie z kontekstem błędów.

Instructor oferuje dekoracyjną logikę ponownego próbowania z wtyczkami dla niestandardowego zachowania. Można zdefiniować walidatory, które wywołują ponowne próby z modyfikowanymi monitami:

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}]
    )

Testowanie i obserwacja

BAML zawiera framework testowy, w którym możesz pisać przypadki testowe bezpośrednio w plikach .baml, walidując zachowanie monitów dla różnych wejść. Playground oferuje wizualne debugowanie.

Instructor integruje się z standardowymi frameworkami testowymi Pythona. Możesz używać fixtureów pytest, bibliotek do symulacji i pomocników do asercji, jak w każdym kodzie Pythona.

Rozważania dotyczące wydajności

Wydajność czasu działania jest porównywalna – oba frameworki w końcu wykonują te same wywołania API LLM. Nadmiar weryfikacji i analizy jest zaniedbywalny w porównaniu do opóźnień sieciowych i czasu wnioskowania modelu.

Szybkość rozwoju różni się znacząco:

  • Generowanie kodu BAML oznacza lepsze autouzupełnianie i wczesne wykrywanie błędów, ale wymaga kroku budowania
  • Podejście dekoratora Instructora oznacza szybszą iterację, ale odkrywanie błędów w czasie wykonywania

Dla systemów produkcyjnych przetwarzających miliony żądań, oba frameworki radzą sobie z obciążeniem równie dobrze. Twój wybór zależy bardziej od preferencji workflowu rozwoju niż od charakterystyk wydajności.

Kiedy wybrać BAML

Wybierz BAML, gdy potrzebujesz:

  • Wsparcia wielu języków: Dostęp do tych samych umów LLM z usług Pythona, TypeScript i Ruby
  • Rozwoju opartego na umowie: Rozwój stylu API, gdzie interfejsy LLM są projektowane przed implementacją
  • Współpracy zespołowej: Oddzielne przepisy monitów od rozwoju aplikacji
  • Gwarancji typów: Sprawdzanie typów w czasie kompilacji w całym stosie
  • Wizualnego rozwoju monitów: Iteracja na monitach wizualna w playgroundu

Kiedy wybrać Instructora

Wybierz Instructora, gdy chcesz:

  • Projekty tylko w Pythonie: Brak potrzeby spójności między językami
  • Szybkiego prototypowania: Minimalna konfiguracja do uzyskania wyjść strukturalnych
  • Integracji z Pydantic: Wykorzystanie istniejących modeli i walidatorów Pydantic
  • Prostej wdrożenia: Brak kroków budowania ani wygenerowanego kodu do zarządzania
  • Bogatego ekosystemu Pythona: Używanie bibliotek i wzorców specyficznych dla Pythona

Połączenie podejść

Niektóre projekty korzystają z obu frameworków. Na przykład możesz użyć BAML dla interfejsów API skierowanych do klientów, którzy potrzebują klientów wielojęzycznych, a Instructora dla wewnętrznych usług Pythona, które potrzebują szybkiej iteracji.

Możesz również przejść między frameworkami w miarę dojrzewania projektu – zaczynając od Instructora dla szybkiego weryfikowania, a następnie przechodząc do BAML, gdy potrzebujesz wsparcia dla większej liczby języków lub ściślejszych umów.

Przykłady zastosowań w praktyce

Potok ekstrakcji danych (BAML)

System przetwarzania dokumentów używa BAML do ekstrakcji strukturalnych danych z faktur, umów i paragonów. Definicje .baml działają jako umowy między zespołem ML a usługami backendowymi, z klientami TypeScript dla pulpitów webowych i klientami Pythona dla przetwarzania wsadowego.

Bot wsparcia klienta (Instructor)

Bot wsparcia klienta korzysta z Instructora do klasyfikacji zgłoszeń, ekstrakcji intencji użytkownika i generowania odpowiedzi. Zespół szybko iteruje nad monitami przy użyciu modeli Pydantic, a walidatory zapewniają, że wyodrębnione numery telefonów, e-maili i identyfikatory zgłoszeń spełniają wymagania formatu.

Agent AI wielofunkcyjny (Oba)

System agenta AI korzysta z BAML dla podstawowych umów komunikacyjnych między agentami, zapewniając bezpieczeństwo typów w rozproszonym systemie, podczas gdy poszczególne agenty korzystają z Instructora wewnętrznie do elastycznego przetwarzania danych wejściowych użytkownika w stylu Pythona. Podobne wzorce stosuje się, gdy budujesz serwery MCP w Pythonie, gdzie wyjścia strukturalne umożliwiają niezawodną integrację narzędzi z asystentami AI.

Ścieżki migracji i integracji

Jeśli już korzystasz z podstawowego parsowania JSON z LLM, oba frameworki oferują proste ścieżki migracji:

Z JSON do BAML: Przekonwertuj swoje schematy JSON na definicje typów BAML, przenieś monity do plików .baml, wygeneruj klientów i zastąp ręczne parsowanie typami wygenerowanymi.

Z JSON do Instructora: Dodaj modele Pydantic odpowiadające strukturze JSON, zainstaluj instructor, zaktualizuj klienta OpenAI i zastąp parsowanie JSON parametrami response_model.

Obie migracje mogą być stopniowe – nie musisz konwertować całej bazy kodu naraz.

Przyszłość i społeczność

Oba frameworki są aktywnie rozwijane z silną społecznością:

BAML (BoundaryML) skupia się na rozszerzaniu wsparcia językowego, poprawianiu playgroundu i wzmocnieniu możliwości testowania. Komercyjne wsparcie sugeruje długofalową stabilność.

Instructor utrzymuje silne obecność w środowisku open source z częstymi aktualizacjami, szeroką dokumentacją i rosnącym zastosowaniem. Projekt jest dobrze utrzymany przez Jasona Liu i jego współpracowników.

Podsumowanie

BAML i Instructor reprezentują dwa doskonałe, ale różne podejścia do wyjść strukturalnych LLM. Filozofia BAML oparta na umowie i wsparciu wielu języków nadaje się zespołom budującym rozproszone systemy z ściślejszymi wymaganiami typów. Podejście Instructora oparte na Pythonie i Pydantic nadaje się do szybkiego rozwoju i stosów skupionych na Pythonie.

Żaden z nich nie jest uniwersalnie lepszy – Twój wybór zależy od wielkości Twojego zespołu, preferencji językowych, workflowu rozwoju i wymagań bezpieczeństwa typów. Wiele zespołów odkryje, że zaczynając od Instructora do prototypowania, a następnie przejśc do BAML dla architektur produkcyjnych z wieloma usługami, oferuje najlepsze z obu światów.

Przydatne linki

Powiązane artykuły na tym serwerze

Zewnętrzne referencje