Guidance
1つのプログラムの中で、プロンプト、制御フロー、制約付き出力を織り交ぜて LLM の生成を制御するための、プログラミングパラダイム兼ライブラリです。
- 寛容なライセンス
概要
Guidance を使うと、開発者は、プレーンテキストのプロンプト、制御フロー(ループ、条件分岐)、そしてモデルが次に生成できる内容を正確に制約するもの(正規表現パターン、選択肢リスト、構造化フォーマット)を組み合わせた1つのプログラムを書くことができます。LLM API への複数の個別呼び出しを行い、その結果をアプリケーションコード側でつなぎ合わせる代わりにです。これにより、制約によってすでに決まっているトークンをスキップすることで、生成を高速化することもできます。
Guidance は、生成プロセス自体に対してきめ細かくプログラム的な制御を求めるチームに向いています。(カタログにもある) Outlines と比較される代替手段で、両者とも LLM の出力を制約しますが、Guidance はプログラムと生成を織り交ぜた記述スタイルを重視しています。
このカタログに掲載されている理由
カタログ評価: ★★☆☆☆ (2/5)
Structured-output generation library, meaningful overlap with Outlines/Instructor in the same category.
- 新興
- ベンダー主導
- カテゴリ
- AI・機械学習
- 言語
- Python
- ライセンス
- MIT
関連プロジェクト
Outlines
Apache-2.0LLM の出力を JSON スキーマ、正規表現、文法といった特定の構造に制約し、有効でパース可能な結果を保証するライブラリです。
活発にメンテナンスされている
- AI・機械学習
Instructor
MIT検証のための function calling API と Pydantic モデルを使って、LLM から信頼できる構造化データ出力を得るためのライブラリです。
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Milvus
Apache-2.0スケーラブルな類似検索と AI アプリケーション向けに構築された、オープンソースのベクトルデータベースです。
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- AI・機械学習
- データベース
MLflow
Apache-2.0実験管理、モデルのパッケージング、バージョン管理、デプロイといった機械学習のライフサイクルを管理するための、オープンソースプラットフォームです。
活発にメンテナンスされている
- AI・機械学習
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