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Español(ES) Beyond LLM JSON mode: decisions your code can branch on

LLM输出超越JSON，转向带概率的类型化决策

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一种新的LLM输出方法旨在通过超越标准的JSON模式，为代码提供更可靠的决策制定。虽然JSON模式可以结构化LLM的响应，但它无法传达模型的置信度水平，也无法直接进行代码分支。所提出的“类型化决策”方法（以Wity API为例）返回一个特定的选择以及每个选项的概率，使软件能够更确定、更安全地基于LLM的输出来行动。 AI

影响 通过提供可操作的、带置信度评分的输出，实现更强大的AI集成到软件中。

排序理由 描述了一种改进现有工具（如JSON模式）的LLM输出新方法。

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LLM输出超越JSON，转向带概率的类型化决策

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描述了一种改进现有工具（如JSON模式）的LLM输出新方法。
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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 Español(ES) · Abhishek Kundagol ·

    超越LLM的JSON模式：您的代码可以分支的决策

    <p><a class="article-body-image-wrapper" href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fdl234ho6183n2merkfcq.png"><img alt=" " height="336" …

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