Как ты делал структурный output (structured output) из LLM в своих проектах?

Для получения структурированного вывода из LLM я обычно использую несколько подходов:

• Явное форматирование вывода: задаю в prompt четкую структуру, например, JSON или YAML, с примерами. Это помогает модели генерировать ответ в нужном формате.

• Валидация и парсинг: после получения ответа от модели парсю его с помощью стандартных библиотек (например, json.loads в Python) и проверяю на соответствие схеме.

• Использование схем и шаблонов: иногда применяю JSON Schema или Pydantic для валидации и десериализации.

• Интерактивное уточнение: если модель выдала некорректный формат, запускаю дополнительный запрос на исправление.

Пример prompt-а для структурированного вывода в JSON:

Пожалуйста, дай ответ в формате JSON с полями "name" (строка), "age" (число) и "skills" (список строк):

{
  "name": "",
  "age": 0,
  "skills": []
}

Такой подход позволяет надежно получать структурированные данные из LLM.