AI Umum

Guardrails: Memvalidasi dan Memperbaiki Output Model Bahasa Besar (LLM)

Di dunia kecerdasan buatan yang luas, pengembang menghadapi tantangan umum, yaitu memastikan keandalan dan kualitas output yang dihasilkan oleh model bahasa besar (LLM). Output, seperti teks atau kode yang dihasilkan, harus akurat, terstruktur, dan selaras dengan persyaratan yang ditentukan. Output ini mungkin mengandung bias, bug, atau masalah kegunaan lainnya tanpa validasi yang tepat.

Meskipun pengembang sering mengandalkan LLM untuk menghasilkan berbagai output, ada kebutuhan akan alat yang dapat menambahkan lapisan jaminan, memvalidasi, dan memperbaiki hasil. Solusi yang ada terbatas, sering kali memerlukan intervensi manual atau tidak memiliki pendekatan komprehensif untuk memastikan jaminan struktur dan tipe dalam konten yang dihasilkan. Kesenjangan dalam alat yang ada ini mendorong pengembangan Guardrails, paket Python open-source yang dirancang untuk mengatasi tantangan ini.

Spesifikasi Rel

Guardrails memperkenalkan konsep “spesifikasi rel”, format file yang dapat dibaca manusia (.rail) yang memungkinkan pengguna untuk menentukan struktur dan tipe output LLM yang diharapkan. Spesifikasi ini juga mencakup kriteria kualitas, seperti memeriksa bias dalam teks yang dihasilkan atau bug dalam kode. Alat ini menggunakan validator untuk menegakkan kriteria ini dan mengambil tindakan korektif, seperti menanyakan kembali LLM saat validasi gagal.

Kompatibilitas LLM

Salah satu fitur penting Guardrails adalah kompatibilitasnya dengan berbagai LLM, termasuk yang populer seperti GPT OpenAI dan Claude Anthropic, serta model bahasa apa pun yang tersedia di Hugging Face. Fleksibilitas ini memungkinkan pengembang untuk mengintegrasikan Guardrails dengan mulus ke dalam alur kerja mereka yang ada.

Validasi Gaya Pydantic

Untuk menunjukkan kemampuannya, Guardrails menawarkan validasi gaya Pydantic, memastikan bahwa output sesuai dengan struktur yang ditentukan dan tipe variabel yang telah ditetapkan sebelumnya. Alat ini melampaui penataan sederhana, memungkinkan pengembang untuk menyiapkan tindakan korektif ketika output gagal memenuhi kriteria yang ditentukan. Misalnya, jika nama hewan peliharaan yang dihasilkan melebihi panjang yang ditentukan, Guardrails memicu permintaan ulang ke LLM, mendorongnya untuk menghasilkan nama baru yang valid.

Streaming

Guardrails juga mendukung streaming, memungkinkan pengguna untuk menerima validasi secara real-time tanpa menunggu seluruh proses selesai. Peningkatan ini meningkatkan efisiensi dan menyediakan cara dinamis untuk berinteraksi dengan LLM selama proses pembuatan.

Kesimpulan

Kesimpulannya, Guardrails membahas aspek penting dari pengembangan AI dengan menyediakan solusi yang andal untuk memvalidasi dan memperbaiki output LLM. Spesifikasi rel, validasi gaya Pydantic, dan tindakan korektifnya menjadikannya alat yang berharga bagi pengembang yang berusaha untuk meningkatkan akurasi, relevansi, dan kualitas konten yang dihasilkan AI. Dengan Guardrails, pengembang dapat menavigasi tantangan dalam memastikan output AI yang andal dengan kepercayaan diri dan efisiensi yang lebih besar.