BAML vs instruktör: Strukturerade LLM-utdata

Typsäkra LLM-utdata med BAML och Instructor

Sidinnehåll

När du arbetar med stora språkmodeller i produktion är det kritiskt att få strukturerade, typsäkra utdata. Två populära ramverk – BAML och Instructor – använder olika metoder för att lösa detta problem.

Den här jämförelsen hjälper dig att välja rätt verktyg för dina Python-LLM-applikationer.

circular-flow

Förstå utmaningarna med strukturerade utdata

Stora språkmodeller genererar naturligtvis ostrukturerad text, men moderna applikationer behöver förutsägbara, analyserbara data. Oavsett om du bygger chattrobotar, dataextraheringspipelines eller AI-agenter behöver du JSON-objekt, validerade datatyper och felhantering – inte fria svar.

Både BAML och Instructor löser denna utmaning men med grundläggande olika filosofier: BAML använder en kontrakt-först-metod med kodgenerering, medan Instructor utnyttjar Pythons typsystem med körningstidvalidering. Om du är intresserad av bredare kontext om strukturerade utdata-metoder hos olika LLM-leverantörer, blir det ännu mer värdefullt att förstå dessa ramverk.

BAML: Domän-specifikt språk för LLMs

BAML (BoundaryMLs språk) introducerar ett dedikerat DSL för att definiera LLM-interaktioner. Du skriver .baml-filer som deklarerar dina promptar, typer och funktioner, sedan genererar BAML typsäkra klientkod för flera språk inklusive Python.

Viktiga funktioner i BAML

Typsäkerhet över språk: BAML genererar klienter för Python, TypeScript och Ruby från samma .baml-definitioner, vilket säkerställer konsekvens över din stack.

Versionskontroll för promptar: Dina promptar finns i .baml-filer, vilket gör dem enkla att spåra, granska och testa oberoende av applikationskod.

Inbyggd testramverk: BAML innehåller testverktyg för att validera promptbeteende före distribution, vilket upptäcker problem tidigt i utvecklingen.

Spelplanssnitt: BAMLs spelplan låter dig iterera på promptar visuellt med omedelbar feedback, vilket accelererar utvecklingscyklerna.

Exempelimplementering av BAML

# Först, definiera din schema i en .baml-fil:
# persona.baml

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

function ExtractPerson(text: string) -> Person {
  client GPT4
  prompt #"
    Extrahera personinformation från: {{ text }}
    Returnera strukturerade data.
  "#
}

Den genererade Python-klienten ger typsäker åtkomst:

from baml_client import b
from baml_client.types import Person

# Använd den genererade klienten
text = "John Smith, 34, software engineer skilled in Python and Go"
result: Person = b.ExtractPerson(text)

print(f"{result.name} är {result.age} år gammal")
print(f"Kunskaper: {', '.join(result.skills)}")

BAMLs metod är särskilt effektiv när du har flera tjänster som använder samma LLM-kontrakt eller när du behöver starka garantier om dataformer över språkgränser.

Instructor: Pydantic-baserat Python-ramverk

Instructor använder en Python-först-metod, som utökar Pydantic-modeller med LLM-funktioner. Det känns naturligt för Python-utvecklare som redan använder Pydantic för validering och typindikationer.

Viktiga funktioner i Instructor

Ingen boilerplate: Instructor fungerar direkt med dina befintliga Pydantic-modeller med enkla dekoratorer. Inga kodgenerering eller byggsteg krävs.

Rik validering: Utvärdera hela Pydantics valideringsekosystem – anpassade validerare, fältbegränsningar, beräknade fält och komplexa nästlade strukturer.

Stöd för flera leverantörer: Fungerar sömlöst med OpenAI, Anthropic, Google och Ollama genom en enhetlig gränssnitt.

Stöd för streaming: Första klassens stöd för streaming-svar med inkrementella Pydantic-modelluppdateringar.

Återförsökslogik: Inbyggd återförsöksmekanism med exponentiell bakåtsteg och validerarebaserad felåterställning.

Exempelimplementering av Instructor

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

# Definiera din Pydantic-modell
class Person(BaseModel):
    name: str = Field(description="Fullständigt namn på personen")
    age: int = Field(ge=0, le=120, description="Ålder i år")
    occupation: str
    skills: list[str] = Field(description="Lista över professionella färdigheter")

# Patcha OpenAI-klienten
client = from_openai(OpenAI())

# Extrahera strukturerade data
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"Extrahera personinfo: {text}"}
    ]
)

print(f"{result.name} är {result.age} år gammal")
print(f"Kunskaper: {', '.join(result.skills)}")

Instructors styrka ligger i dess enkelhet och integration med Pythons ekosystem. Om du redan använder Pydantic är lärandekurvan minimal. För utvecklare som är nya till Python eller som behöver snabb referens för Python-specifika mönster, tillhandahåller vår Python cheat sheet hjälpfulla syntaxpåminnelser tillsammans med dessa ramverk.

Detaljerad jämförelse: BAML vs Instructor

Utvecklingsupplevelse

BAML kräver ett tilläggsskikt och verktygsinstallation. Du skriver .baml-filer, kör generatören, sedan importerar du den genererade koden. Detta skapar en tydlig separation mellan promptutveckling och applikationslogik, vilket kan vara fördelaktigt för större team.

Instructor har ingen setup-friction – pip install och du är redo. Dina promptar finns tillsammans med din kod, vilket gör snabb iteration enklare för mindre projekt eller prototyper.

Typsäkerhet och validering

BAML ger kompileringssteg validering i den genererade koden. Din IDE vet exakt vilka fält som finns tillgängliga före du kör något. Tvåspråkig konsekvens är säkerställd eftersom samma .baml-fil genererar klienter för alla stödda språk.

Instructor erbjuder körningssteg validering genom Pydantic. Även om Python-typindikationer ger IDE-stöd, så visas fel under körning. Detta är standard för Python men innebär mindre statisk garanti än BAMLs genererade kod.

Arbeta med lokala LLMs

Båda ramverken stöder lokala modeller, vilket är avgörande för integritet, kostnadskontroll och offlineutveckling. När du använder Ollama eller andra lokala LLM-leverantörer behåller du samma strukturerade utdatafördelar utan externa API-beroenden. För en djupare inblick i strukturerade utdata med Ollama, Qwen3 och Python eller Go, tillhandahåller dessa ramverk produktionsklara abstraktioner över de lägre nivåerna API:er.

BAML ansluter till Ollama genom att konfigurera klienten i din .baml-fil:

# I din .baml-fil:
client OllamaLocal {
  provider ollama
  options {
    model "llama2"
    base_url "http://localhost:11434"
  }
}

Instructor fungerar med Ollama genom OpenAI-kompatibla API:er:

from openai import OpenAI
from instructor import from_openai

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

Observera att när du arbetar med lokala modeller bör du vara medveten om potentiella strukturerade utdata problem med Ollama och GPT-OSS-modeller, eftersom inte alla modeller hanterar strukturerade utdata lika pålitligt.

Felhantering och återförsök

BAML hanterar återförsök på ramverkets nivå med konfigurerbara strategier. Fel i schemavalidering utlöser automatiskt omfrågning med felkontext.

Instructor tillhandahåller dekorativ återförsökslogik med hängar för anpassat beteende. Du kan definiera validerare som utlöser återförsök med modifierade promptar:

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}]
    )

Testning och observabilitet

BAML innehåller ett testramverk där du kan skriva testfall direkt i .baml-filer, validera promptbeteende över olika indata. Spelplanen ger visuell felsökning.

Instructor integrerar med standard Python-testramverk. Du kan använda pytest-fixaturer, mockningsbibliotek och påståendehjälpare exakt som vanlig Python-kod.

Prestandaöverväganden

Körningsprestanda är jämförbar – båda ramverken gör i slutändan samma LLM-API-anrop. Överhuvudtaget för validering och parsning är försumbart jämfört med nätverkslatens och modellinferens.

Utvecklingshastighet skiljer sig markant:

  • BAMLs kodgenerering innebär bättre autokomplettering och tidigare felupptäckning men kräver ett byggsteg
  • Instructors dekoratoransats innebär snabbare iteration men upptäckning av fel under körning

För produktionsystem som hanterar miljoner förfrågningar, hanterar båda ramverken last lika bra. Ditt val beror mer på utvecklingsflödespreferenser än prestandaegenskaper.

När att välja BAML

Välj BAML när du behöver:

  • Multi-språksstöd: Åtkomst till samma LLM-kontrakt från Python, TypeScript och Ruby-tjänster
  • Kontrakt-först-utveckling: API-stil utveckling där LLM-gränssnitt designas före implementering
  • Teamkollaboration: Separat promptutvecklingsflöde från applikationsutveckling
  • Stark typgaranti: Kompileringssteg kontroller över hela din stack
  • Visuell promptutveckling: Spelplanssnitt iterering på promptar

När att välja Instructor

Välj Instructor när du vill:

  • Endast Python-projekt: Inga behov av tvåspråkig konsekvens
  • Snabb prototyper: Minsta setup för att få strukturerade utdata att fungera
  • Pydantic-integration: Utvärdera befintliga Pydantic-modeller och validerare
  • Enkel distribution: Inga byggsteg eller genererad kod att hantera
  • Rik Python-ekosystem: Använda Python-specifika bibliotek och mönster

Kombinera metoder

Vissa projekt fördelar sig av att använda båda ramverken. Till exempel kan du använda BAML för kundanslutna API:er som behöver tvåspråkiga klienter, medan du använder Instructor för interna Python-tjänster som behöver snabb iteration.

Du kan också växla mellan ramverk när ditt projekt mognar – börja med Instructor för snabb validering, sedan flytta till BAML när du behöver bredare språkstöd eller strikta kontrakt.

Reella användningsfall

Dataextraheringspipeline (BAML)

Ett dokumentbearbetningssystem använder BAML för att extrahera strukturerade data från fakturor, kontrakt och kvitton. De .baml-definitionerna fungerar som kontrakt mellan ML-teamet och backend-tjänsterna, med TypeScript-klienter för webbdashboarden och Python-klienter för batchbearbetning.

Kundstödrobot (Instructor)

En stödrobot använder Instructor för att klassificera biljetter, extrahera användarintentioner och generera svar. Teamet itererar snabbt på promptar med Pydantic-modeller, med validerare som säkerställer att extraherade telefonnummer, e-postadresser och biljettnummer uppfyller formatkrav.

Multimodal AI-agent (Båda)

Ett AI-agent-system använder BAML för kärnagent-till-agent-kommunikationskontrakt, säkerställer typsäkerhet över det distribuerade systemet, medan individuella agenter använder Instructor internt för flexibel, Python-nativa bearbetning av användarinmatningar. Liknande mönster gäller när du bygger MCP-servrar i Python, där strukturerade utdata möjliggör pålitlig verktygintegration med AI-assistenter.

Migrerings- och integreringsvägar

Om du redan använder grundläggande JSON-parsning med LLMs, erbjuder båda ramverken enkla migreringsvägar:

Från JSON till BAML: Konvertera dina JSON-scheman till BAML-typdefinitioner, flytta promptar till .baml-filer, generera klienter och ersätt manuell parsning med genererade typer.

Från JSON till Instructor: Lägg till Pydantic-modeller som matchar din JSON-struktur, installera instructor, patcha din OpenAI-klient och ersätt JSON-parsning med response_model-parametrar.

Båda migreringar kan vara inkrementella – du behöver inte konvertera hela din kodbas på en gång.

Framtida utblick och gemenskap

Båda ramverken utvecklas aktivt med starka gemenskaper:

BAML (BoundaryML) fokuserar på att utöka språkstöd, förbättra spelplanen och förbättra testförmågan. Den kommersiella stödningen tyder på långsiktig stabilitet.

Instructor upprätthåller en stark öppen källkodsgemenskap med ofta uppdateringar, omfattande dokumentation och växande användning. Projektet är väl underhålls av Jason Liu och bidragsgivare.

Slutsats

BAML och Instructor representerar två utmärkta men olika tillvägagångssätt för strukturerade LLM-utdata. BAMLs kontrakt-först, flerspråksfilosofi passar team som bygger distribuerade system med strikta typkrav. Instructors Python-nativa, Pydantic-baserade tillvägagångssätt passar snabb utveckling och Python-centrerade stackar.

Ingen är universellt bättre – ditt val beror på ditt teams storlek, språkpreferenser, utvecklingsflöde och typsäkerhetskrav. Många team kommer att hitta att börja med Instructor för prototyper, sedan adoptera BAML för produktionsfler-tjänstearkitekturer, erbjuder bästa av båda världarna.

Några användbara länkar

Relaterade artiklar på den här sidan

Externa referenser