BoundaryML BAML 项目中的输出格式控制技术解析
2025-06-25 05:43:14作者:余洋婵Anita
baml
A programming language to build strongly-typed LLM functions. Testing and observability included
在大型语言模型(LLM)应用开发中,如何有效地控制模型输出格式是一个关键问题。BoundaryML BAML 项目提供了一种优雅的解决方案,特别是通过 ctx.output_format 指令来实现对输出结构的精确控制。
输出格式控制的基本原理
BAML 的核心功能之一是允许开发者定义严格的输出结构。通过类(class)定义和联合类型(union types),开发者可以精确指定LLM应该返回的数据格式。例如:
class 天气信息 {
城市 string?
邮编 int?
}
class 提醒事项 {
内容 string
日期 string? @description("ISO日期格式")
}
function 处理请求(输入: string) -> 天气信息 | 提醒事项 {
client GPT模型
prompt #"
处理输入: {{ 输入 }}
{{ ctx.output_format }}
"#
}
输出格式的两种呈现方式
BAML 默认会将类结构内联显示在提示词中,这对于简单结构很有效。但随着类复杂度增加,这种方式会导致提示词过于冗长。例如默认输出可能如下:
请使用以下任一JSON格式响应:
{
城市: string
邮编: int
}
或
{
内容: string
日期: string
}
高级格式控制:类提升(hoisting)技术
BAML 0.89.0版本引入了类提升功能,通过 hoist_classes 参数控制类的呈现方式。这个功能可以将类定义"提升"到提示词顶部,使主指令更加简洁清晰。
使用方法
- 提升所有类:
{{ ctx.output_format(hoist_classes=true) }}
- 选择性提升特定类:
{{ ctx.output_format(hoist_classes=["天气信息","提醒事项"]) }}
提升后的输出格式示例:
定义:
天气信息 {
城市: string
邮编: int
}
提醒事项 {
内容: string
日期: string
}
请使用以下任一格式响应:
天气信息
或
提醒事项
技术实现考量
类提升功能在以下场景特别有用:
- 处理复杂数据结构时保持提示词整洁
- 当多个类有相似字段结构时,避免混淆
- 需要强调类型区别而非具体字段时
值得注意的是,某些LLM可能不直接输出类名而只输出字段。为确保正确解析,建议为每个类添加唯一的action字段作为标识符。
最佳实践建议
- 对于简单结构(少于3个字段),可以使用默认内联格式
- 对于复杂结构或联合类型,推荐使用类提升功能
- 当类之间存在字段名冲突时,必须使用
action字段或类提升来明确区分 - 结合类描述(
@@description)使用提升功能可以进一步提高模型理解
通过合理运用BAML的输出格式控制功能,开发者可以创建更加清晰、高效的LLM交互提示,同时确保返回数据的结构符合预期。
baml
A programming language to build strongly-typed LLM functions. Testing and observability included
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137