Outlines
LLM 출력을 JSON 스키마, 정규식, 문법 같은 특정 구조로 제약하여 유효하고 파싱 가능한 결과를 보장하는 라이브러리입니다.
개요
Outlines는 LLM이 각 단계에서 생성할 수 있는 토큰을 제어하여, 모델이 프롬프트의 형식 지시를 따르기를 바라는 대신 최종 출력이 JSON 스키마, 정규식, 문맥 자유 문법과 정확히 일치하도록 보장합니다. 이는 형식이 잘못되었거나 파싱할 수 없는 모델 출력으로 인한 흔한 부류의 LLM 애플리케이션 버그를 없애줍니다.
Outlines는 데이터베이스 레코드 채우기, 올바른 인자 타입으로 함수 호출하기 등 LLM로부터 보장된 유효한 구조화 출력이 필요한 팀에 적합하며, (카탈로그에 있는) Instructor와는 다른 기술적 접근(토큰 수준의 제약된 생성)을 취합니다 — Instructor는 대신 함수 호출 API를 통해 구조화된 출력을 달성합니다.
- 카테고리
- AI 및 머신러닝
- 언어
- Python
- 라이선스
- Apache-2.0
관련 프로젝트
Guidance
MIT프롬프트, 제어 흐름, 제약된 출력을 하나의 프로그램 안에 엮어 LLM 생성을 제어하는 프로그래밍 패러다임이자 라이브러리입니다.
- AI 및 머신러닝
Instructor
MIT검증을 위한 함수 호출 API와 Pydantic 모델을 사용해 LLM으로부터 신뢰할 수 있는 구조화된 데이터 출력을 얻는 라이브러리입니다.
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CAMEL
Apache-2.0자율적으로 협업하는, 여러 개의 소통하는 역할극 AI 에이전트 시스템을 연구하고 구축하기 위한 오픈소스 프레임워크입니다.
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CrewAI
MIT역할 기반으로 협업하는 AI 에이전트 팀을 구축해 복잡한 작업을 자율적으로 함께 완수하게 하는 멀티 에이전트 오케스트레이션 프레임워크입니다.
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