Nchịkọta
Ọgbọ amachibidoro na-amanye ụdị asụsụ iwepụta mmepụta nke na-adaba n'usoro akọwapụtara mgbe niile, dị ka JSON, SQL, ma ọ bụ nkwupụta oge niile. Ọ dị mkpa n'ihi na ọ na-ewepụ klas dum nke ntule ọdịda, na-eme ka LLMs bụrụ ndị a pụrụ ịdabere na ya nke ọma iji waya n'ime pipeline software.
Ọgbọ akwadoro na Grammar-eduzi bụ akụkụ nke nchịkọta asụsụ-AI a na-eji agụ, mepụta, nhazi, ma gbanwee ederede na okwu n'ọ̀tụ̀tụ̀.
Ime miri emi
Ụdị asụsụ nkịtị na-esetịpụ akara na-esote n'efu, yabụ ọ nwere ike iwepụta JSON na-adịghị mma, uru enum na-ezighi ezi, ma ọ bụ braket na-ezighi ezi. Ọgbọ amachibidoro na-agbanwe usoro nlele n'onwe ya: n'ọnọdụ ọ bụla, sistemụ ahụ na-agbakọ akara akara ka enyere atụmatụ ma ọ bụ ụtọ asụsụ, wee kpuchie ohere nke akara ngosi iwu na-akwadoghị ka ọ bụrụ efu tupu ịlele. A na-egosipụtakarị iwu ndị a dị ka ụtọ asụsụ na-enweghị ihe ọ bụla (a na-achịkọtakarị ya n'ụdị GBNF nke llama.cpp na-eji), nkwupụta oge niile, ma ọ bụ atụmatụ JSON. Ọbá akwụkwọ dị ka ndepụta, Nduzi, na XGrammar, gbakwunyere OpenAI's arụpụtara mmepụta na 'JSON mode,' mejuputa nke a. N'ihi na a na-akwachapụ ụzọ iwu na-akwadoghị, ihe nlereanya ahụ enweghị ike ịwepụta eriri na-adịghị atụgharị, ebe ọ ka na-ahọrọ n'efu n'etiti ndị na-aga n'ihu.
Nghọta nka nka
Isi aghụghọ bụ igwe nwere njedebe steeti token. A na-achịkọta ụtọ asụsụ ma ọ bụ regex ka ọ bụrụ steeti, yana maka steeti ọ bụla akara nkpuchi eburu ụzọ gbakọọ nke akara okwu na-eme ka mmepụta ahụ dị irè. Mgbe ihe nlereanya ahụ ewepụtala logit ya, akara ngosi iwu na-akwadoghị na-edobe na njedebe na-adịghị mma, yabụ softmax na-enye ha ohere efu. Ọganihu igwe na-egosi akara ngosi ọ bụla anabatara. Tokenizer mismatches (otu akara ngosi na-agafe oke ụtọ ụtọ asụsụ) bụ akụkụ siri ike, nke a na-edozi site na ịkọwapụta okwu megide akpaghị aka tupu oge eruo.
Ọgbọ na-eduzi mmachi yana mmụta asụsụ
Ọgbọ amachibidoro na-amanye ụdị asụsụ iwepụta mmepụta nke na-adaba n'usoro akọwapụtara mgbe niile, dị ka JSON, SQL, ma ọ bụ nkwupụta oge niile. Ọ dị mkpa n'ihi na ọ na-ewepụ klas dum nke ntule ọdịda, na-eme ka LLMs bụrụ ndị a pụrụ ịdabere na ya nke ọma iji waya n'ime pipeline software. Ọgbọ akwadoro na Grammar-eduzi bụ akụkụ nke nchịkọta asụsụ-AI a na-eji agụ, mepụta, nhazi, ma gbanwee ederede na okwu n'ọ̀tụ̀tụ̀. Iji wulite nghọta miri emi, na-emeso Ọgbọ na-eduzi Constrained na Grammar dị ka ihe nlereanya na-arụ ọrụ, ọ bụghị otu njirimara: kọwaa nsonaazụ achọrọ, dokwuo anya echiche, ma kewapụ ihe usoro ahụ nwere ike ime nke ọma na ihe ka na-achọ mkpebi ndị ọkachamara.
Na omume, otu ndị siri ike na-eji Constrained na Grammar-Guided Generation imewe na-akpali, iweghachi, na nyochaa loops dị ka otu usoro nkwurịta okwu agbakwunyere. Ha na-edepụta njirisi ịga nke ọma nke ọma, nwalee megide data ziri ezi yana usoro ọrụ, yana na-atụgharị dabere na usoro ọdịda ahụrụ karịa karịa mmeri otu oge. Nke a bụ ebe nghọta usoro ihe atụ na-atụgharị ghọọ ike na-adịgide adịgide n'ofe ngwaahịa, amụma na arụmọrụ.
Usoro ọrụ asụsụ nwere ike ịga ngwa ngwa n'achụghị nkwụsi ike. N'otu oge ahụ, eziokwu ndị nwere mgbagwoju anya nwere ike tinye nwayọ nwayọ tinye akụkọ, ntinye nkwado, ma ọ bụ nsonaazụ nyocha. Ụzọ kachasị na-agbanwe agbanwe bụ ijikọ ọsọ nnwale na ịdọ aka ná ntị ọchịchị: ndị na-anya ụgbọ elu, ijide ihe akaebe, bipụta ndekọ mkpebi, na na-aga n'ihu na-emelite nchekwa dị ka omume nlereanya, atụmanya ndị ọrụ, na ihe iwu chọrọ.
Mmetụta atụmatụ
Usoro ọrụ asụsụ nwere ike ịga ngwa ngwa n'achụghị nkwụsi ike.
Usoro ọrụ asụsụ nwere ike ịga ngwa ngwa n'achụghị nkwụsi ike. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Ọ na-agbasawanye ohere n'ofe asụsụ na ụdị nzikọrịta ozi.
Ọ na-agbasawanye ohere n'ofe asụsụ na ụdị nzikọrịta ozi. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Ndị otu nwere ike itinyekwu oge na ikpe ebe akpaaka na-ejikwa nkwughachi.
Ndị otu nwere ike itinyekwu oge na ikpe ebe akpaaka na-ejikwa nkwughachi. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Na-amanye LLM ka ọ bupụta JSON nke dabara na atụmatụ API nke mere na koodu mgbada adịghị enweta njehie nzacha.
Ịmepụta SQL nke ekwenyere na ọ ga-aba uru n'ụzọ kwekọrọ ekwekọ megide ụtọ asụsụ nchekwa data tupu e gbuo ya.
Na-amachibido mmepụta nkewa klas ka ọ bụrụ otu n'ime aha aha ndị edobere anya site na iji regex ma ọ bụ enum.
Na-ewepụta arụmụka-oku ọrụ maka ndị na-eji ngwá ọrụ na-adakọ mgbe niile ụdị oke ihe achọrọ
Usoro mmejuputa
Ọgbọ anabatara yana Grammar na-eduzi na omume
Na-amanye LLM ka ọ bupụta JSON nke dabara na atụmatụ API nke mere na koodu mgbada adịghị ada n'ime njehie nzacha.
Na-amanye LLM ka o wepụta JSON nke dabara na atụmatụ API nke mere na koodu mgbada adịghị adaba na njehie parse Otu na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụtara ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka ikpe ọnụ, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.
Ọgbọ anabatara yana Grammar na-eduzi na omume
Ịmepụta SQL nke ekwenyere na ọ ga-aba uru n'ụzọ kwekọrọ ekwekọ megide ụtọ asụsụ nchekwa data tupu e gbuo ya.
Ịmepụta SQL nke ekwenyere na ọ ga-aba uru n'ụzọ dabara adaba megide ụtọ asụsụ nchekwa data tupu e gbuo Ndị otu na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụtara ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka ikpe ikpe, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.
Ọgbọ anabatara yana Grammar na-eduzi na omume
Na-amachibido mmepụta nkewa klas ka ọ bụrụ otu n'ime aha aha ndị edobere anya site na iji njigide regex ma ọ bụ enum.
Machibido mmepụta classifier ka ọ bụrụ otu aha ahaziri ahaziri nke ọma site na iji regex ma ọ bụ enum mmachi Otu na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụtara ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ ịrị elu mmadụ maka ikpe ikpe, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.
Ọgbọ anabatara yana Grammar na-eduzi na omume
Na-ewepụta arụmụka-oku ọrụ maka ndị na-eji ngwá ọrụ na-adakọ mgbe niile ụdị oke ihe achọrọ.
Ịmepụta arụmụka oku na-arụ ọrụ maka ndị na-eji ngwá ọrụ eme ihe mgbe niile na-adaba ụdị ngwá ọrụ achọrọ dị iche iche Otu dị iche iche na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edebe ụzọ ịrị elu mmadụ maka ikpe ikpe, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie na oge.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Eziokwu ndị e chepụtara echepụta nwere ike jiri nwayọ tinye akụkọ, nkwado nkwado, ma ọ bụ nsonaazụ nyocha.
Mmetụta ngwa ngwa nwere ike ịmepụta nsonaazụ na-ekwekọghị ekwekọ n'ofe arịrịọ ndị yiri ya.
Enwere ike ikpughe data ederede nwere mmetụta ma ọ bụrụ na njikwa ohere adịghị ike.
Map mmejuputa
Kọwaa usoro mmepụta, ụda, na ụkpụrụ ịdịmma tupu ibugharị.
Kọwaa usoro mmepụta, ụda, na ụkpụrụ ịdịmma tupu ibugharị. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Weghachite nzaghachi site na isi mmalite ntụkwasị obi mgbe ọ bụla izi ezi dị mkpa.
Weghachite nzaghachi site na isi mmalite ntụkwasị obi mgbe ọ bụla izi ezi dị mkpa. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Debe ebe nleba anya mmadụ maka mpụta dị elu.
Debe ebe nleba anya mmadụ maka mpụta dị elu. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Sochie ụkpụrụ ọdịda ma na-azụghachi mkpali ma ọ bụ usoro ọrụ mgbe niile.
Sochie ụkpụrụ ọdịda ma na-azụghachi mkpali ma ọ bụ usoro ọrụ mgbe niile. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.