Структурирование данных для LLM через разметку

Источник
#AI#llm#data#engineering#best-practices

Структурирование данных для LLM через разметку

Входные и выходные данные для LLM нужно структурировать, оборачивая в markup или XML теги. Это улучшает качество обработки и предсказуемость результатов. Structured outputs делают систему более надёжной при миграции между моделями.

Связи

  • 20240619_0789 Принцип Постела для LLM-приложений — Оба подчёркивают важность structured outputs для предсказуемости и миграции между моделями
  • 20250628_2024 LLM как недетерминированные системы — Структурирование данных — способ борьбы с недетерминированностью LLM через контроль выходов
  • 20240722_0892 Шесть ключевых областей GenAI разработки — Разметка данных — фундаментальная практика промптинга для продакшн-систем на LLM
  • 20241117_1162 LLM для утилитарной классификации коммуникаций — Структурированные выходы критичны для надёжной классификации и обработки текстовых данных

Источник: Telegram, 2024-06-19

Связанные заметки

Разделение больших промптов на маленькие

#AI#llm#systems-thinking

RAG с комбинированным поиском вместо чистого векторного

#AI#llm#rag

Принцип Постела для LLM-приложений

#AI#llm#engineering

Artificial Analysis как источник LLM-бенчмарков

#AI#llm#benchmarks

Данные как стратегический актив

#data#AI#product-management

Исследуйте больше связей

Эта заметка — часть сети из 2,369 взаимосвязанных идей. Откройте для себя неожиданные связи в интерактивном графе знаний.

Открыть граф знаний