dottxt-ai/outlines

Structured Outputs

解決する課題

LLM の出力は予測不可能で構造化されていないことが多く、開発者は脆弱な正規表現や生成後のパースを使ってデータを利用可能な形式に変換する必要があります。Outlines は生成プロセス自体で構造化出力を保証し、指定されたスキーマにデータが合致することを確実にし、事後処理を不要にします。

仕組み

Outlines は Python の型システムを利用して期待する出力型を定義できます。たとえば Literal で固定選択肢、int で数値、あるいは Pydantic モデルで複雑な入れ子オブジェクトを表現します。OpenAI、vLLM、Ollama、Hugging Face transformers など様々なモデルプロバイダーと統合し、LLM のトークン生成をこれらの型に厳密に従わせます。

対象ユーザー

LLM から信頼できる機械可読データを取得する必要がある本番 AI アプリケーションを構築する開発者向けです。たとえばカスタマーサポートの自動振り分け、E コマースのカテゴリ分類、関数呼び出しなどに適しています。

ハイライト

  • モデル非依存：vLLM、Ollama、OpenAI など、ローカルおよび API ベースの幅広いモデルで動作します。
  • 有効性の保証：生成時に構造を強制することで、パースエラーや壊れた JSON を排除します。
  • Pydantic 連携：Pydantic モデルを用いた複雑なデータ構造を簡単に検証できます。
  • 柔軟な制約：整数やリテラルといったシンプルな型から、関数シグネチャのような複雑な型までサポートし、パラメータ抽出を自動化します。