BAML против Instructor: Структурированные выходные данные LLM

Безопасные с точки зрения типов выходные данные LLM с BAML и Instructor

Содержимое страницы

При работе с большими языковыми моделями в производственной среде получение структурированных, типизированных выходных данных имеет критическое значение. Два популярных фреймворка - BAML и Instructor - предлагают разные подходы к решению этой проблемы.

Это сравнение поможет вам выбрать подходящий инструмент для ваших Python-приложений с использованием ЛЛМ.

circular-flow

Понимание проблем структурированных выходных данных

ЛЛМ естественным образом генерируют неструктурированный текст, но современные приложения требуют предсказуемых, анализируемых данных. Будь то создание чат-ботов, построение конвейеров извлечения данных или разработка ИИ-агентов, вам нужны JSON-объекты, проверенные типы данных и обработка ошибок - а не свободноформатные ответы.

Оба фреймворка - BAML и Instructor - решают эту проблему, но с фундаментально разными философиями: BAML использует подход “контракт-сначала” с генерацией кода, тогда как Instructor использует систему типов Python с проверкой во время выполнения. Если вас интересует более широкий контекст о подходах к структурированным выходным данным у различных поставщиков ЛЛМ, понимание этих фреймворков становится еще более ценным.

BAML: Домашний язык для ЛЛМ

BAML (язык BoundaryML) представляет собой специализированный DSL для определения взаимодействий с ЛЛМ. Вы пишете файлы .baml, которые объявляют ваши запросы, типы и функции, а затем BAML генерирует типизированный клиентский код для нескольких языков, включая Python.

Ключевые особенности BAML

Типизированность на нескольких языках: BAML генерирует клиенты для Python, TypeScript и Ruby из одних и тех же определений .baml, обеспечивая согласованность по всему стеку.

Контроль версий для запросов: Ваши запросы находятся в файлах .baml, что делает их легкими для отслеживания, проверки и тестирования независимо от кода приложения.

Встроенный фреймворк тестирования: BAML включает инструменты тестирования для проверки поведения запросов перед развертыванием, выявления проблем на ранних этапах разработки.

Интерфейс игровой площадки: BAML-площадка позволяет визуально итеративно работать с запросами с мгновенной обратной связью, ускоряя циклы разработки.

Пример реализации BAML

# Сначала определите свою схему в файле .baml:
# persona.baml

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

function ExtractPerson(text: string) -> Person {
  client GPT4
  prompt #"
    Извлеките информацию о человеке из: {{ text }}
    Верните структурированные данные.
  "#
}

Сгенерированный клиент на Python предоставляет типизированный доступ:

from baml_client import b
from baml_client.types import Person

# Используйте сгенерированный клиент
text = "John Smith, 34, software engineer skilled in Python and Go"
result: Person = b.ExtractPerson(text)

print(f"{result.name} is {result.age} years old")
print(f"Skills: {', '.join(result.skills)}")

Подход BAML особенно полезен, когда у вас есть несколько сервисов, потребляющих одни и те же контракты ЛЛМ, или когда вам нужны жесткие гарантии о формах данных через языковые границы.

Instructor: Фреймворк на основе Pydantic для Python

Instructor предлагает подход “Python-сначала”, расширяя модели Pydantic возможностями ЛЛМ. Он кажется естественным для разработчиков Python, уже использующих Pydantic для проверки и аннотаций типов.

Ключевые особенности Instructor

Нулевой буферный код: Instructor работает напрямую с вашими существующими моделями Pydantic с использованием простых декораторов. Не требуется генерация кода или этапы сборки.

Богатая проверка: Используйте всю экосистему проверки Pydantic - пользовательские валидаторы, ограничения полей, вычисляемые поля и сложные вложенные структуры.

Поддержка нескольких поставщиков: Работает безупречно с OpenAI, Anthropic, Google и Ollama через унифицированный интерфейс.

Поддержка потоковой передачи: Первоклассная поддержка потоковой передачи ответов с инкрементальным обновлением моделей Pydantic.

Логика повторных попыток: Встроенные механизмы повторных попыток с экспоненциальным замедлением и восстановлением ошибок на основе валидатора.

Пример реализации Instructor

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

# Определите свою модель Pydantic
class Person(BaseModel):
    name: str = Field(description="Полное имя человека")
    age: int = Field(ge=0, le=120, description="Возраст в годах")
    occupation: str
    skills: list[str] = Field(description="Список профессиональных навыков")

# Замените клиент OpenAI
client = from_openai(OpenAI())

# Извлеките структурированные данные
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"Извлеките информацию о человеке: {text}"}
    ]
)

print(f"{result.name} is {result.age} years old")
print(f"Skills: {', '.join(result.skills)}")

Сильная сторона Instructor заключается в его простоте и интеграции с экосистемой Python. Если вы уже используете Pydantic, кривая обучения минимальна. Для разработчиков, новых в Python, или тем, кому нужны быстрые ссылки на Python-специфичные паттерны, наша шпаргалка по Python предоставляет полезные напоминания о синтаксисе наряду с этими фреймворками.

Детальное сравнение: BAML vs Instructor

Опыт разработки

BAML требует дополнительного этапа сборки и настройки инструментов. Вы пишете файлы .baml, запускаете генератор, а затем импортируете сгенерированный код. Это создает четкое разделение между инженерией запросов и логикой приложения, что может быть полезно для больших команд.

Instructor не имеет трения при настройке - просто pip install и вы готовы. Ваши запросы находятся рядом с вашим кодом, что облегчает быструю итерацию для небольших проектов или прототипов.

Типизированность и проверка

BAML предоставляет проверку типов на этапе компиляции в сгенерированном коде. Ваша IDE знает точно, какие поля доступны, до того как вы запустите что-либо. Кроссплатформенная согласованность гарантирована, так как один и тот же файл .baml генерирует клиенты для всех поддерживаемых языков.

Instructor предлагает проверку во время выполнения через Pydantic. Хотя аннотации типов Python обеспечивают поддержку IDE, ошибки проявляются во время выполнения. Это стандарт для Python, но означает меньшую статическую гарантию, чем сгенерированный код BAML.

Работа с локальными ЛЛМ

Оба фреймворка поддерживают локальные модели, что критически важно для конфиденциальности, контроля затрат и разработки офлайн. При использовании Ollama или других поставщиков локальных ЛЛМ вы сохраняете те же преимущества структурированных выходных данных без зависимости от внешних API. Для более глубокого погружения в ограничение ЛЛМ с помощью структурированных выходных данных с использованием Ollama, Qwen3 и Python или Go эти фреймворки предоставляют производственные абстракции поверх низкоуровневых API.

BAML подключается к Ollama, настраивая клиента в вашем файле .baml:

# В вашем файле .baml:
client OllamaLocal {
  provider ollama
  options {
    model "llama2"
    base_url "http://localhost:11434"
  }
}

Instructor работает с Ollama через совместимый с OpenAI API:

from openai import OpenAI
from instructor import from_openai

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

Обратите внимание, что при работе с локальными моделями следует быть осведомленным о возможных проблемах с структурированными выходными данными Ollama и моделями GPT-OSS, так как не все модели обрабатывают структурированные выходные данные с одинаковой надежностью.

Обработка ошибок и повторные попытки

BAML обрабатывает повторные попытки на уровне фреймворка с настраиваемыми стратегиями. Ошибки в проверке схемы вызывают автоматическое повторное запросы с контекстом ошибки.

Instructor предоставляет декоративную логику повторных попыток с крючками для пользовательского поведения. Вы можете определить валидаторы, которые вызывают повторные попытки с измененными запросами:

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}]
    )

Тестирование и наблюдаемость

BAML включает фреймворк тестирования, где вы можете писать тестовые случаи непосредственно в файлах .baml, проверяя поведение запросов на различных входных данных. Площадка предоставляет визуальную отладку.

Instructor интегрируется со стандартными фреймворками тестирования Python. Вы можете использовать фикстуры pytest, библиотеки для мокинга и помощники для утверждений, как и в любом Python-коде.

Рассмотрение производительности

Производительность во время выполнения сопоставима - оба фреймворка в конечном итоге делают те же вызовы API ЛЛМ. Накладные расходы на проверку и разбор незначительны по сравнению с задержкой сети и временем инференса модели.

Скорость разработки значительно различается:

  • Подход BAML с генерацией кода означает лучшую автодополнение и более раннее обнаружение ошибок, но требует этапа сборки
  • Подход Instructor с декораторами означает более быструю итерацию, но обнаружение ошибок во время выполнения

Для производственных систем, обрабатывающих миллионы запросов, оба фреймворка справляются с нагрузкой одинаково хорошо. Ваш выбор зависит больше от предпочтений в рабочем процессе разработки, чем от характеристик производительности.

Когда выбирать BAML

Выбирайте BAML, когда вам нужно:

  • Поддержка нескольких языков: доступ к одним и тем же контрактам ЛЛМ из сервисов Python, TypeScript и Ruby
  • Разработка с контрактом-сначала: разработка в стиле API, где интерфейсы ЛЛМ проектируются до реализации
  • Командная работа: раздельные рабочие процессы инженерии запросов и разработки приложений
  • Сильные гарантии типизации: проверка на этапе компиляции по всему стеку
  • Визуальная разработка запросов: итеративная работа с запросами в игровой площадке

Когда выбирать Instructor

Выбирайте Instructor, когда вы хотите:

  • Проекты только на Python: нет необходимости в кроссплатформенной согласованности
  • Быстрое прототипирование: минимальная настройка для работы со структурированными выходными данными
  • Интеграция с Pydantic: использование существующих моделей и валидаторов Pydantic
  • Простая развертывание: нет этапов сборки или сгенерированного кода для управления
  • Богатая экосистема Python: использование специфичных для Python библиотек и паттернов

Комбинирование подходов

Некоторые проекты выигрывают от использования обоих фреймворков. Например, вы можете использовать BAML для клиентских API, которым нужны кроссплатформенные клиенты, в то время как Instructor для внутренних Python-сервисов, которым нужна быстрая итерация.

Вы также можете переходить между фреймворками по мере созревания вашего проекта - начиная с Instructor для быстрой валидации, а затем переходя к BAML, когда вам нужна более широкая поддержка языков или более строгие контракты.

Реальные сценарии использования

Извлечение данных (BAML)

Система обработки документов использует BAML для извлечения структурированных данных из счетов, контрактов и квитанций. Определения .baml служат контрактами между командой машинного обучения и сервисами бэкенда, с клиентами на TypeScript для веб-дашборда и клиентами на Python для пакетной обработки.

Бот поддержки клиентов (Instructor)

Бот поддержки использует Instructor для классификации заявок, извлечения намерений пользователей и генерации ответов. Команда быстро итеративно работает с подсказками, используя модели Pydantic, а валидаторы обеспечивают соответствие извлеченных номеров телефонов, адресов электронной почты и идентификаторов заявок требуемым форматам.

Многофункциональный ИИ-агент (Оба)

Система ИИ-агентов использует BAML для контрактов между агентами, обеспечивая безопасность типов в распределенной системе, в то время как отдельные агенты используют Instructor для гибкой, нативной для Python обработки входных данных пользователей. Аналогичные паттерны применяются при построении MCP-серверов на Python, где структурированные выходные данные обеспечивают надежную интеграцию инструментов с ИИ-ассистентами.

Пути миграции и интеграции

Если вы уже используете базовый парсинг JSON с LLMs, оба фреймворка предлагают простые пути миграции:

От JSON к BAML: Преобразуйте схемы JSON в определения типов BAML, переместите подсказки в файлы .baml, сгенерируйте клиенты и замените ручной парсинг сгенерированными типами.

От JSON к Instructor: Добавьте модели Pydantic, соответствующие вашей структуре JSON, установите instructor, измените вашего клиента OpenAI и замените парсинг JSON параметрами response_model.

Обе миграции могут быть постепенными — вам не нужно конвертировать всю кодовую базу сразу.

Перспективы и сообщество

Оба фреймворка активно развиваются с сильным сообществом:

BAML (BoundaryML) сосредоточен на расширении поддержки языков, улучшении плейграунда и повышении возможностей тестирования. Коммерческая поддержка указывает на долгосрочную стабильность.

Instructor поддерживает сильное открытое сообщество с частыми обновлениями, обширной документацией и растущим использованием. Проект хорошо поддерживается Джейсоном Лю и другими участниками.

Заключение

BAML и Instructor представляют два отличных, но различных подхода к структурированным выходным данным LLM. Философия BAML, ориентированная на контракты и поддержку нескольких языков, подходит для команд, создающих распределенные системы с жесткими требованиями к типам. Подход Instructor, нативный для Python и основанный на Pydantic, подходит для быстрого развития и стеков, ориентированных на Python.

Ни один из них не является универсально лучшим — ваш выбор зависит от размера вашей команды, предпочтений в языках, рабочего процесса разработки и требований к безопасности типов. Многие команды обнаружат, что начало работы с Instructor для прототипирования, а затем переход на BAML для производственных многосервисных архитектур, предлагает лучшее из обоих миров.

Полезные ссылки

Связанные статьи на этом сайте

Внешние ссылки